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“陈雅，你们的模型在微调阶段，是不是用了大量的用户反馈数据？” 陈雅点头：“是的。我们收集了数百万条用户对回答的满意度评分，用来优化模型的回答方向。” “但问题就在这里——用户点赞的回答，并不一定‘正确’，只是‘符合预期’。” 陆彬放下笔：“符合预期，不等于符合事实。” “对。”陈雅接过话头，“比如用户问‘这家餐厅好不好吃’，如果模型给出一个中立的回答——‘口味因人而异，建议参考具体评价’——用户可能会觉得没用。” “但如果模型说‘这家餐厅非常棒，推荐尝试’——用户更容易点击‘有用’。模型学到的，不是‘真实性’，而是‘讨好用户’。” 王峰补充：“这和我们之前提到的数据标注偏差是同一个逻辑。” “模型在追求用户满意度时，会牺牲客观性。它不是‘判断’，是‘迎合’。” 威廉姆斯博士看向陈雅：“解...