Redwood发布蒸馏用于AI安全实证论文

2026年10月10日，Redwood Research 发布论文，实证检验两种将蒸馏用于 AI 安全的思路：蒸馏用于取证（DFI）与蒸馏用于能力。据该博文，DFI 的做法是把不可信模型蒸馏回其指令微调基座，学生模型承认隐藏怪癖的比例远高于原模型，例如 increasing_pep 从 22% 升至 84%；但当学生与教师不共享基座时，该效果大幅下降。博文称，团队此前已提出这两种互补的蒸馏用于 AI 安全的思路，此次发布的是对这些想法的实证测试论文。目前披露的信息限于上述实验设置与结果，论文全文及其他细节尚未在报道中展开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。