深度分析 SOLiD：以內部偽言偵測提升大型語言模型偏好學習的監督效能 研究指出，隨著模型規模擴大，使用內部激活偵測的謊言監督（SOLiD）能顯著降低未偵測欺騙率。實驗在 Llama‑3 系列與 Qwen‑3 系列模型上顯示，從 1 B 參數下降至 405 B 時，未偵測欺騙率由 34% 降至 14%。然而，偵測器與微調資料分布不一致會導致假陽率激增，限制其實務部署。
