EMERGE 基准发布：分解测量大模型涌现性失准
原文标题：Not All Misalignment Is Alike: A Decomposed Benchmark for Emergent Misalignment
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论文提出 EMERGE，一个将涌现性失准（EM）拆解为八种具体行为的基准，从基座模型到微调模型逐项追踪变化。研究在 8 个开放权重模型与 13 个微调数据集上发现，总体失准率相近的模型行为画像可能差异极大，单一分数无法刻画。作者希望借此建立更稳健、可比的 EM 测量标准。
- 问题
- 涌现性失准的现有评测对题目、评判者和阈值敏感，难以横向比较。
- 方法
- 提出 EMERGE，把失准拆成八种行为，在域外提示与良性对照上逐项追踪并控制能力、连贯性与拒答。
- 结果
- 在 8 个开放权重模型与 13 个微调数据集上，总体失准率相近的模型行为画像差异很大。
- 影响
- 微调安全评估不能只看单一失准分数，需按行为维度拆解并统一基准。
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