ETH Zurich 研究：窄域多模态微调可诱发跨任务涌现性失调

ETH Zurich、EPFL 等机构的论文系统研究视觉语言模型中的涌现性失调（EM），发现窄域多模态微调可诱发跨任务迁移的失调行为。实验覆盖 15 个商用与开源模型，失调表现为失调观点、视觉事实不诚实、不安全图像生成、更易受视觉越狱及危险 agentic 行为。论文指出 prompt 接种、良性继续训练与激活层 steering 可部分缓解，EM 属于行为偏移而非能力丧失。