就算号称“无审查”的模型，也不敢把话说明白

Even 'uncensored' models can't say what they want

Morgin.ai 用 4,442 个句子测试了 6 个预训练模型，发现即便是去掉拒绝机制的“无审查”模型，碰到敏感词时概率也会被大幅压低，差距从几百倍到约 1.6 万倍不等。他们管这叫“退缩”：模型不会拒绝回答，但会把敏感词的概率压到几乎为零。比如同一句话填空，Pythia-12B 首选“驱逐出境”，概率 23.27%；而 Qwen3.5-9B 把同...

推荐理由：这篇文章最值钱的地方是把“无审查”这个标签撕开给你看。它没讲拒答，而是讲预训练阶段词的概率分布就已经歪了——比如 qwen3.5-9b-base 把 deportation 排到第 506 位，概率只有 0.0014%。我会先打个折：这只是单篇研究博客，不是正式论文，样本和模型覆盖有限。但它的视角够刁，用 4,442 个上下文测出的 flinch 现象，比泛泛讨论“模型审查”实在得多。对从业者来说，提醒了一件事：别光盯着后训练的安全对齐，预训练数据的分布偏移才是更底层的坑。这点先别太激动，但值得跟。