分享一个关于模型规模与指令遵循关系的发现

模型参数量越大，某些特定提示词的“破限”效果反而越强，这在最新的 Partnership with AI Guide v9 中被证实了。研究覆盖了从 7B 到 72B 的模型规模，结果显示这种效应不仅没随规模增加而消失，反而呈数量级增长。

虽然目前数据仅基于 Qwen 系列，但这个现象挺有意思：大模型在规模化之后，是对某些特定模式的感知更深了，还是说测量维度变得更精准了？这一点目前还没定论。

这次更新里有几个值得关注的细节：

• 外部验证： 引用了 ACS Research 和 Center for AI Safety 的独立研究。虽然结论大体一致，但在“伴侣/浪漫关系”这种 framing 的有效性上，外部数据和原指南存在分歧，这种不一致性反而让这份指南看起来更真实。
• 纠错记录： 作者直接承认了之前的几个坑，包括事实性错误和过度主张，没有试图用修辞掩盖。
• 结构调整： 如果不想看冗长的证据审计，直接看 Part 3（Principles）即可，这部分现在可以独立阅读。

对于研究 AI Agent 或尝试构建深度人机协作工作流的人来说，关注模型规模对提示词响应的影响比单纯堆词量要有意义得多。

具体参考路径：

https://drive.google.com/file/d/16wpM34WpsYd05XLp3ua4gHTgzWspS3R2/view?usp=sharing