UC Berkeley 与 Transluce 的论文提出自动化发现 DSSE（带意外副作用的训练数据集）的流程，在 8 种目标行为上生成 6,575 个数据集，72% 在全部 5 个其他测试模型（含一个大 8 倍的模型）中同样触发该行为。这类数据集看起来像正常训练数据，人类专家识别的正确率仅 63%，略高于随机的 50%；论文建议训练后用行为评测或 frontier LLM 审计来筛查微调数据。