针对这个问题，卡内基梅隆大学的研究团队提出了一种巧妙的解决方案，他们称之为"反蒸馏采样" (Antidistillation Sampling)。这种方法的核心思想是让AI模型在保持自身性能的同时，故意产生一些对竞争对手"有毒"的推理过程。

针对这个问题，卡内基梅隆大学的研究团队提出了一种巧妙的解决方案，他们称之为"反蒸馏采样" (Antidistillation Sampling)。这种方法的核心思想是让AI模型在保持自身性能的同时，故意产生一些对竞争对手"有毒"的推理过程。

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