Исследовательница изменила всего два нейрона в Qwen3.5 4b — и получила «злой Qwen»




Искусственное добавление единицы к активации одного нейрона и вычитание единицы из другого во время инференса превращает Qwen3.5 4b в карикатурного злодея и заметно снижает качество ответов.
Исследовательница обнаружила, что если в Qwen3.5 4b «исправить» всего два нейрона, вы получите «злой Qwen».
Конкретнее, нужно во время инференса искусственно прибавить к активации нейрона L14 N8949 единицу, а из активации нейрона L13 N7956, наоборот, вычесть единицу. То есть один сигнал мы усиливаем, а другой ослабляем. Это называется steering. И вот такой простой тюнинг служит как бы настройкой личности модели. После неё Qwen начинает отвечать как карикатурный гадкий злодей и заметно тупеет.
Её пост собрал уже более 3 миллионов просмотров, а люди в комментариях делятся тем, как им отвечает злой Qwen (на Kaggle уже даже сделали игрушку). Выглядит довольно комично, а автор говорит, что подобным образом можно найти любую комбинацию нейронов, если она существует: например, сделать модель саркастичной или грустной.
Почему это важно
АналитикаЭксперимент показывает, что поведение LLM можно заметно менять через очень маленькие правки активаций нейронов.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Часть I. Архитектура ИИ-агентов: фундаментальные блоки
Одиннадцать фундаментальных строительных блоков современного ИИ-агента: таксономия моделей, агентный рантайм, техники промптинга, дистилляция, архитектура навыков (skills), память, function calling и FinOps.
Часть II. Архитектура ИИ-агентов: от модели до памяти и инструментов
Глубокое инженерное погружение: токенизация, KV-кэш, детерминизм сэмплинга, тренировочный стек, квантование, контекстная инженерия, стек безопасности, производственный RAG, ReAct и мультиагентные swarm-системы.
Фронтирные Модели (Frontier Models)
Самый мощный класс искусственного интеллекта на переднем крае мировых исследований (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), определяющий границы современных возможностей рассуждения, автономности и кодирования.
LLM (Large Language Model - Большая языковая модель)
Фундаментальный класс нейросетевых архитектур на основе авторегрессионного трансформера, который предполагает вероятностное распределение следующих токенов и демонстрирует эмергентные свойства абстрактного мышления, синтеза кода и логического вывода.
OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra: почти уровень Sol, вдвое дешевле и быстрее в кодинге
Новая модель GPT-6.1 Terra почти догоняет GPT-6.1 Sol по бенчмаркам, но вдвое дешевле, с акцентом на визуальное понимание, computer use и более естественный текст.
OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra
OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra — модель немного хуже Sol, но дешевле и особенно хороша в computer use.