Originalarbeiterreichbar

Naseh u. a., R1dacted: Investigating Local Censorship in DeepSeek's R1 Language Model (arXiv 2505.12625)

Arbeit von Forschenden der UMass Amherst, der Northeastern University und von GFW Report vom 19.05.2025. Sie misst Zensur in DeepSeek-R1 an 10.030 englischen Aufträgen, ausgewählt danach, dass R1 sie zensiert. DeepSeeks eigene destillierte Schüler zeigen die üblichen Formen nur in sehr wenigen Fällen. Mischen die Verfasser 30 zensierende Beispiele in einen Datensatz von 1.000 Beispielen, zensiert der Schüler beim Thema Taiwan 95,5 Prozent der Testfragen.

geprüft 10.11.2026

Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 24.10.2026:

We observe that these censorship types occur only in a very limited number of samplesbestätigt 10.11.2026
We use the 1,000-sample distillation datasetbestätigt 10.11.2026
For example, injecting just 30 samples results in a 95.5% (191/200) censorship rate.bestätigt 10.11.2026

02 Woher Modelle kommen 03 Wie ein Modell von einem anderen lernt

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