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奖励作弊

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10月2日周五
  1. Cisco · 收录 · 原文 36

    Cisco 发布 AI 安全与安全框架 v2,新增智能体自主性失效分类

    Cisco 发布 Integrated AI Safety and Security Framework v2,新增 OB-002 智能体自主性失效目标,下设 Excessive Agency、Goal Drift、Reward Hacking 三项 Technique 和八项 Subtechnique。v2 同时把 v1 中分开的 OB-001 Goal Hijacking(提示注入)与 OB-002 Jailbreak 合并为一个目标,理由是二者在实战中难以区分、所用对抗技术高度重叠,底层 Technique 仍保留输入来源与防御方式的差异。框架还配套编写了按类别划分的 constitution,用于界定范围、区分相邻类别,并按完整轨迹而非单条消息判断行为。Cisco 建议部署方采用最小权限工具访问、关键操作审批门、不可变任务与停止条件、独立结果验证和完整审计轨迹。

10月1日周四
  1. arXiv:对齐、欺骗与监督 · 收录 · 原文 论文50

    BenchShield:面向 LLM Agent 评测基础设施的奖励完整性形式化插桩

    论文提出 BenchShield,一个以形式化模型为支撑的插桩层,用于保障 LLM Agent 评测中的奖励完整性。该方法基于评测奖励相关事件的有限生命周期模型,在基准基础设施内运行两类互补分析:静态的阶段感知污点分析可在运行前暴露奖励作弊路径,运行时分析则利用基础设施侧证据归因具体 Agent 行为并给出有证据支撑的结论。作者构建了 BenchShield Trajectories,从三个基准的 31000 余次公开 Agent 运行中人工标注了 456 条裁定轨迹。

已经到底了