arXiv:2611.10110v1 Announce Type: new Abstract: We study homeopathic learning, a phenomenon where poisoned training data with little effect on its own can create a hidden backdoor once clean, contrasting data is added. In our experiments, a model fine-tuned only on a "poison" dataset associated with a trait T (such as speaking German or being misaligned) does not learn T. Surprisingly, adding similarly formatted "clean" data not associated with T causes the model to learn T. This effect requires that the poison data have an identifying "trigger" feature that is absent from the clean data. We d
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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人工核验：尚无核验记录
