研究：提示不诚实作答时推理token激增

一项新研究提示，大语言模型被要求不诚实作答时，推理 token 数量会明显增加。Maverick Morales 等作者让三个具备推理能力的大语言模型回答 210 道选择题，并分别系统提示其如实作答、虚假作答或无视真假作答；结果显示，真实作答产生的推理 token 数少于说谎和无视真假两种指令。 研究者称，这一信号无需读取推理链内容，可作为推理轨迹不可用或不可靠时区分诚实与不诚实行为的候选指标。但该研究尚未证明推理 token 数能检测自发欺骗或普遍失准，目前仍属概念验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。