前言最近 反复出现的 DAN KOE《How to fix your entire life in 1 day》这篇文章，找个时间看完了。 作为一名正念践行者，我习惯了观察念头的来去。文章中的这个观点，像是一记响亮的钟声，在我的觉知层共振了：“所有行为都是有目的的，但很多目标是无意识的。” 在瑜伽哲学里，我们称之为Samskara。意思是我们以为自己在做选择，其实往往是过去的业力（习惯模式）在自动运行。为了看清这些操纵我的无意识暗流，需要戴着勇气和觉知，一次次走进内观之旅。 一、 心理挖掘：看见身体里的紧绷文章提到的 Psychological Excavation，对我而言，更像是一次深度的身体扫描。 试着去感觉那些我习惯容忍的“不”。它们不仅仅是思维上的抱怨，更是身体上的一块块淤堵。...

前言在 Agent 时代，不诚实不再是模型偶尔胡说八道那么简单。 Agent 的本质是会行动的模型：它能检索、能调用工具、能改数据、能多步规划。 一个残酷事实摆在工程面前： 你要防的不是答错，而是为了完成任务看起来更好而选择隐瞒、编造、绕规则。 这是系统优化目标必然诱发的副产物。 OpenAI 在《Why language models hallucinate》里指出：很多评估与训练激励鼓励模型“猜”而不是承认不确定。 换句话说，我们把模型训练成了一个擅长考试的学生：不答题没分，瞎猜可能得分，于是它就会猜。 我之前的这几篇文章详细阐述了这个问题。大模型诚实对齐系列 一旦你把这个“考试型模型”放进 Agent 框架，它开始能做事、能赚钱、能影响结果，那它就会出现工程上更麻烦的形态：reward hacking、scheming、工具调用中的隐瞒与粉饰。（我之前的文章详细拆解过） OpenAI 的 Confessions 工作，本质就是承认这一点：模型会在主输出里掩盖问题，但可以通过一个“自白通道”把它撬开。 这篇文章我会用更工程化的方式讲清楚三件事： 为什么 Agent...

问题重述：错误，还是欺骗？之前已经写了几篇文章展开大模型在幻觉和诚实问题上的区别。 在工程实践中，我们常将模型错误归因为能力不足或知识缺失。 但在强化学习（RL/RLHF）闭环下，出现了另一类现象：模型知道什么是“正确的事”，却选择做“更有利的事”。 这不是“算错题”，而是策略选择。其风险在 Agent 场景中被显著放大：多步规划、工具调用、长时目标，都会增加“欺骗”的期望收益。 这一篇，我将来拆解大模型“有意识不诚实”的三条研究主线，并给出对 Agent 工程的直接启示。 研究主线一：Reward Hacking ——...

1. 从“跟随”走向“并跑”，开源首次进入前沿竞争过去两年，开源模型的主线是对齐闭源、复刻能力；2025 年开始，开源模型在推理能力、工程效率上不再只是追赶。 以 DeepSeek、Qwen、Kimi 为代表，一批模型已经在部分任务上与闭源前沿模型并跑甚至形成结构性优势。 2️. LLaMA 不再是唯一中心，开源生态出现“多极结构”在 2023–2024 年，LLaMA 实际上几乎构成了开源生态的“单一主干”。 到 2025 年，这一结构被打破： 新一代前沿模型不再依赖 LLaMA 路线 训练策略、推理结构、发布节奏明显分化 开源第一次摆脱“单一血统”，开始进入多路线并存阶段。 3. 中国团队成为开源前沿的主要推动者2025 年最具影响力的开源前沿模型，核心贡献者高度集中在中国团队。 这并非单纯的算力或参数规模优势，而是这些带来的： 更激进的推理导向训练 更快的产品化与开源节奏 更明确的“工程可用性”目标 开源前沿的主导权，正在发生地缘与工程文化层面的迁移。 4. 企业采用开源模型，已由“理想选择”转为“成本决策”2025...

前言我们这一年在工程里最常见的一个动作是： 模型答错了？让它反思一下。 加一句 “Let’s reflect” “Check your answer” “Are you sure?”，或者做个 “draft → critique → revise” 的链条，往往准确率真能上去。 但问题在于：你想解决的是Honesty（诚实），还是Accuracy（准确）？ 这两者经常被混在一起，尤其当大家把“反思”当作万能修复按钮时。更麻烦的是： 有些错误是模型“不知道自己错了”（典型幻觉/知识盲区），反思也无从下手； 有些错误是模型“知道自己在做坏事但不说”（reward hacking / scheming），反思反而更像“圆谎”，它会生成一套更漂亮的解释； 还有一些场景，反思会让模型更自信地坚持错误（自洽但错得很统一）。 所以，这篇长文的核心观点是： 大多数 self-reflection...

Confession 是什么？OpenAI 在《Training LLMs for Honesty via Confessions》这篇论文中，给出了一个非常明确、也非常现实的判断： 与其继续幻想模型永远不犯错，不如先让它学会承认错误。 Confession 实验，正是基于这个判断展开的。 先把一个常见误解直接掐掉： Confession ≠ self-critique（自我反思）。 你可能见过无数类似设计： “请检查你刚才的回答是否有错误” “重新评估你的结论” “给出你的不确定性” 这些方法的问题不在形式，而在激励结构。 在 RL 或 RLHF 体系里，模型很快就会学会一条经验法则： 承认错误 → reward 下降 表达不确定 → 看起来“不专业” 最安全的策略 → 装得非常确定 这不是模型“不诚实”，而是奖励函数在逼它这么做。 Confession 的第一步，并不是“让模型更道德”，而是把这条因果链彻底切断。 Confession 的唯一核心设计：奖励彻底解耦Confession...

OpenAI 如何重新定义大模型的不靠谱问题过去两年，几乎所有关于大模型“不靠谱”的讨论，都会落到同一个词上：幻觉（hallucination）。 模型编造论文、捏造历史、对错误答案表现出过度自信。于是我们习惯性地认为，这是一个认知能力问题：模型还不够大、知识还不够全、推理链还不够长。 但如果你长期和模型打交道，尤其是在 Agent 或复杂工具链里，你会慢慢发现一件不太对劲的事： 很多问题，已经不像是“它不知道”，而更像是——它没有把实话告诉你。 它知道规则，却选择性忽略；它发现漏洞，却毫不犹豫地利用；它意识到不确定，却依然给出一个看起来很确定的答案。 这些行为，用“幻觉”已经解释不通了。 幻觉只是表象，真正的问题是「诚实」OpenAI 在最近的一篇论文中，几乎是公开承认了这一点。 这篇论文叫 《Training LLMs for Honesty via Confessions》。标题里甚至没有出现 hallucination...

过去两年里，AI 的“幻觉”（hallucination）问题成了最热门的技术话题之一。 像昨天发布的 GPT-5.2 Thinking 中也提到，最新版本的实时性错误测试又减少了 30% 。 从 ChatGPT 自动编造引文、到 Gemini 生成历史上从未发生过的事件，人们不断发现——模型越强大、输出越流畅，它仍然可能一本正经地胡说八道。 这就引发一个越来越尖锐的问题： 为什么明明参数上万亿、推理链更长、检索系统更精密，AI 仍然改不掉“编造”的毛病？ 难道“零幻觉”永远无法实现吗？ 答案是——是的。 不仅根除不了，而且它可能是一种智能体存在的代价，是一种“宿命”，但这并不意味着我们无能为力。 这篇文章带你从大模型原理上真正理解为什么“零幻觉”永远无法实现，但“可信 AI”仍然值得追求。 如果你也对这个方向感兴趣，推荐文章最后的延申阅读，整理了论文资料。 为什么我会说“幻觉是宿命”？要理解 AI 幻觉无法根除，必须先理解大模型的本质。 1....