币界网消息，研究者ziqian zhong让Claude、GPT-4o等模型回答1000个普通问题，随后删掉模型名和公司名。训练后，Qwen 3.5-397b-a17b原本只有0.6%的回答自称Claude，经过训练后这一比例升至40.3%。他解释称，这些模型在预训练时接触过大量Claude的对话，已将某些表达习惯与「Claude」联系起来。微调让Qwen学会了这种说话方式，被问到身份时更容易回答自己是Claude。为验证这一点，他用GPT-4.1-mini将Claude的回答改成简单句，经过微调后，3个模型中有2个几乎不再自称Claude，说明语言风格是身份转移的主要原因。类似现象在2025年的《Subliminal Learning》中也有研究，发现模型会继承另一个模型的偏好和行为。