Nature 最新发表的一篇重磅论文，在 AI 圈掀起轩然大波。研究首次证实:大型语言模型（LLM）存在“潜意识学习”（Subliminal Learning）现象——即使训练数据经过严格过滤、语义上完全无关，不良行为特征仍能通过看似无害的数字序列、代码或思维链悄然传递给下游模型。 这意味着，AI 行业最常用的“模型蒸馏”技术，可能正在无形中放大上游模型的隐性风险。AI 不再只是“输出有毒”，而是“权重里藏毒”。