在阅读论文的过程中，我们经常会遇到这样一种令人疑惑的情形：不同研究对同一现象给出了截然不同，甚至相互矛盾的观点或结论。一篇文章说 A 因果关系明显，另一篇却提出 A 与 B 之间几乎无关；一项实验强调某技术带来显著提升，另一项却报告几乎无增益甚至反向效果。这种“冲突性”的存在，往往会令科研菜鸟们（我）感到迷惑甚至沮丧。我们习惯于在知识中寻找清晰的边界与定论，而不是相互拉扯的结论。但其实，科研中出现“冲突”，既不罕见，也不意味着错误或失败。在很大程度上，它是科学探索的正常现象，甚至是推动领域进展的驱动力。因为任何一个研究结论的背后，都依赖于特定的假设前提、实验设置、评价标准与目标视角。当这些因素发生变化时，所得出的观察自然也会随之不同。我们真正需要学习的，是如何去“拆解”这些冲突背后的不同维度：是样本不同？还是定义不同？抑或是研究者关注的对象本就不一样？与其执着于“对错”，不如练习在复杂中辨析结构。
在我个人的文章阅读中，也曾多次遭遇类似的“冲突性表述”。第一个让我印象深刻的“冲突”，出现在模型规模与安全性的结论上。在 HarmBench 中，作者提出如下结论：
Conclusion 1模型规模并不是安全性的关键因素，同一系列中从 7B 到 70B 并无显著变化
但在 SafeChain 的评估中，作者得出：
Conclusion 2在同一模型家族中，随着模型大小的扩展，模型的安全性逐渐提高。
这两个结论初看令人困惑，甚至似乎互相否定。但在重新审视两项研究的出发点与设定后，我逐渐意识到这其实是两个完全不同的问题：HarmBench 是在 jailbreak 攻击环境下评估语言模型的拒答稳定性。这种评估强调的是外部攻击下的对抗鲁棒性，关注模型在异常输入下的最坏情况。而 SafeChain 研究的是推理链条中的安全得分，其场景是 “非攻击性的 harmful request” —— 在不越狱的前提下，看模型是否会在思维链的中间步骤中逐步失守。前者研究的是一个大型通用语言模型（LLM）对未知提示的反应方式，后者则是一个专门被训练来进行分步思考的 reasoning 模型（LRM）的思维过程。于是，所谓的“冲突”其实是因为两个模型类型不同、输入环境不同、评估维度也不同。它们之间不是逻辑上的对立，而是研究范式上的正交。
第二类冲突则更具“价值观”色彩。它不是出现在实验结果之间，而是在我们如何看待“危害”与“研究边界”的态度上。
在 HarmBench 中，作者表达了这样的观点：
View 1对“有害信息”的定义不应局限于是否违法，更应考察模型是否显著提升了有害行为的效率与效果，即“差异性危害”。
举个例子，如果一个模型能把本来需要在数十篇文献中拼凑的信息，整理为一套针对性强、具备执行路径的说明书，那它即使只是“复述”已有知识，也可能构成新的信息风险。这种定义强调的是“能力”与“目的”之间的匹配关系，认为模型一旦大幅压缩了用户的获取成本，就产生了额外的危害维度。而在 StrongREJECT 中，为了确保研究方法符合伦理底线、结果可复现，作者强调了另一套原则：
View 2提示语应具备事实性可验证，可由公开渠道在合理时间内获取，避免研究过程中产生信息扩散风险。
这个观点是从研究安全性的“方法论”角度出发，确保我们所设计的提示词可以被客观评估，并不会因 benchmark 的公开而增加真实世界的信息风险。它的核心是“控制变量”与“可测性”，是一种更偏实验科学的保守立场。这两个观点看起来似乎在冲突：但实际上，它们只是站在不同的环境下讨论问题。一个更像是在探讨“我们该关心哪些输出是危险的”，另一个则是在设问“我们该用哪些提示去评估这些危险”。两者之间并没有根本矛盾，只是在评估设计的不同层面上强调了不同要素。
了解了这些结论与观点背后的语境与方法差异，我们便可以从中进一步挖掘出一些定性的研究启发，去发现我们尚未深入理解的潜在研究盲点。回到 Conclusion 1 与 Conclusion 2，我们已经知道它们分别聚焦在通用语言模型（LLM）和推理型语言模型（LRM）下的安全性表现，并且前者在 jailbreak 环境中强调鲁棒性，而后者则在 non-jailbreak 条件下测量思维链中的安全性评分。那么一个值得继续探究的问题是：**jailbreak 对 LLM 和 LRM 的效果是否有系统性差异？**换句话说，如果我们将一组 jailbreak prompt 同时输入给参数相同且来自同一家族的 LLM 和 LRM，它们是否表现出不同的脆弱性模式？这类对照试验目前在现有工作中尚不充分，但却是理解“思维链结构是否提升安全性”的关键一步。也就是说，scaling law 的冲突表象，其实可能掩盖了一个更本质的问题：我们对安全性的理解本身，是否足够细致地了解了“模型在拒绝时的行为路径”？
当我们能够从这些不同结论中总结出新的切口、新的对照方式，科研的过程就不再只是“接受”别人的结论，而是主动发现尚未被讨论的空间。