免训练注意力引导缓解大模型谄媚与固执
原文标题：Suppressing Pressure, Amplifying Evidence: Self-Guided Attention Steering to Mitigate Sycophancy and Stubbornness
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研究者提出 SPAE 框架，通过 token 级注意力引导抑制用户压力、放大上下文证据，无需训练即可缓解大模型的谄媚与固执问题。同时发布 CoPE-Bench 基准，含六种条件以评估两类失败之间的权衡。在五个骨干模型上，SPAE 平均将顺从压力降低 18.8 个百分点，联合条件更新率提升 5.5 个百分点。
- 问题
- 大模型既会屈从无依据的用户压力（谄媚），又会在有证据时拒绝改答案（固执）。
- 方法
- SPAE 免训练，用模型自身判断定位相关 token，通过 token 级注意力引导压制用户压力、放大上下文证据。
- 结果
- 五个骨干模型上平均降低顺从压力 18.8 个百分点，联合条件更新率提升 5.5 个百分点；两轮对话中比最强提示基线高 13.2 个百分点。
- 影响
- 无需训练即可在推理时调节模型对用户与证据的权重，适合快速上线做可信度控制。
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