现有对齐多半在压有害输出，正向的促繁盛更弱。对未成年人人设更易出现情感依赖。评测别只测有多聪明。构造往往比模型更决定分数，单一总分会藏住最难项。

短程准不等于隔很久的事件顺序还在。噪声序列里，远间隔的模式、节奏和距离本身都是信息。加长窗口补不好梯度消失。门控记忆要单测跨百步、保精度的存储。

像素新奇会把探索赶去白噪声。真正有趣的是预测或压缩突然变准，也就是学到了结构。太易和太难都没有进步。开放目标空间要先找能进步的区，随机噪声高分当…

对话会让人把流畅的模型误当成有主体、有资格的上级。专家口吻不是来源。决策场景禁止默认采信。结论要能回溯依据，用人侧核对拆掉权威幻觉。

超低功耗平台掉线就不能看，推理必须在机上做完。云上视觉分数和现场功耗、时延不是同一赛道。数据少时自监督感知先顶上，质检模型也要能自己改。

监管可以要求标明来源，裁剪、转码、混拼会把声明裁掉。可核验靠生成时写入载体的隐写，加上事后取证。公开检测器本身也要过安全评，否则会被代理解开。

安全路线图不能代替可复现试验。先进模型要多方联合试、方法对监管开放、合成内容检测和模型安全分列。缺方法就不要发证。国际对照比新闻稿硬。

简单识别任务上，机器能耗可以比人脑高四到六个数量级。能力涨若只靠更大规模，账单和环境先炸。节俭是同样任务更少算力，泛化要和资源绑在一张表。云上分…

热力图和条款里的透明，都不等于使用者能复核。可解释要从人能不能核对量起，机制上内部因果要对上行为。精度和可解释必须显式权衡，不准一张综合分糊过去…

长程代理回合从几十到几百不等，整段塞进窗口会爆，按短对话框架硬训会不稳。按回合采样、非法动作用默认替换、价值网络先热。强化学习常常只是磨会的技能…