12:03
官方一手arXiv: DeepSeek@Bartol Bućan, Nikola Sočec, Sarah Isufi, Morena Granić, Luka Hobor, Agneza Krajna, Mihael Kovac, Mario Brcic
76°
推荐理由：这篇论文用70道政治题+12种人格提示，测了GPT-5、Claude、Grok等7个模型，发现提示词比模型本身更能左右回答方向。想了解AI怎么被‘带节奏’的可以看看。
LLM对齐
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7月28日
12:03
该研究对GPT-5、Claude、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi、Qwen共7个主流模型进行了基于政治轴的可控性压力测试，使用12种意识形态角色提示和70个政治指南针项目，共收集63,700条回答。结果发现，上下文框架解释了经济和社会轴上约88%-93%的方差，而模型自身身份的影响不到3%。在威权提示下，不同模型在相同问题上表现出相似偏移。研究强调需要进行可操控性审计，报告分散性、对称性、饱和度和拒绝底线。数据集和代码已开源。
7月1日
09:44
09:44
官方账号arXiv cs.LG@Xudong Wu, Pangpang Liu, Vaneet Aggarwal, Jiayu Chen
推荐理由：这篇论文给自改进对齐的收敛性补上了理论证明，SAIL-RevKL加了逆向KL惩罚后效果更好，对做LLM对齐和强化学习的朋友很有参考价值。