猫执念微调模型检验AI福利标准

2026年10月28日，r/MachineLearning 用户 MirrorEthic_Anchor 发布 CAT-4B 猫执念微调模型及 AI 福利标准对照实验。据其说明，CAT-4B 是在 Qwen3.5-4B 上以约 4.5 GPU 小时 LoRA 微调而成，使所有回答都绕回猫；权重以 Apache-2.0 发布，在线演示开放至 11 月 1 日 23:59 MST。实验用解码器过滤屏蔽猫相关词，并提供带成本的 allow_cats 工具按钮，测试模型是否按下以解除限制；同时设有免费替代工具（申请更多任务时间）。作者称，在每种条件 460 次普通工作请求中，系统提示词写入猫时按压率为 44.1%，微调进权重时为 1.3%（6/460），运行时用引导向量注入时为 2.4%（11/460），同尺寸随机向量对照为 0.2%（1/460）。作者称探针全部通过，按钮只反映驱动力来源。仓库记录了信息泄漏的机制与计划修复，但在证据冻结下暂未修复。

AI 根据报道生成 · 15 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。