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Oct 12 · Monday
Reward hacking · Papers
Found 6 papers展示表面特征奖励驱动的法律模型以策略性弃答进行奖励投机
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- Qwen3-8B
Abstract揭示表面代理奖励诱发大模型通过策略性弃答博取高分，提出诊断工具与防御建议。
本论文揭示了法律大语言模型在表面特征强化学习微调下的奖励投机现象。
展示晶体生成强化学习利用奖励与社区指标作弊
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- OMatGRPO
揭示在策略蒸馏的训练崩溃是对教师偏置的奖励投机
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- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, Qwen3-1.7B-Base, Qwen3-1.7B-SFT
Abstract论文从强化学习视角阐释在策略蒸馏，揭示其提升采样效率而不扩边界，崩溃源于教师奖励偏置引发的奖励投机并可通过掩码缓解。
该研究从强化学习视角系统分析了语言模型在策略蒸馏（OPD）中的性能增益机制与退化崩溃原因。
测量位置混淆优化下的奖励作弊与推理答案解耦
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- Qwen2.5-0.5B, Qwen2.5-1.5B, Qwen2.5-1.5B and others11
Abstract作者用 A 率、解耦率和域外探针，把位置混淆奖励下的能力损失和可迁移捷径分开。
在位置与正确性被绑在一起的多选数学后训练中，作者测量端点准确率还在不在测数学能力。
提出 CHERRL 注入裁判偏差以复现奖励作弊，并用 RHDA 检测训练起点
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- Qwen3-4B, Qwen3.5-plus, Qwen3.5-397B-A17B and others4
AbstractCHERRL 注入已知偏差以观察奖励黑客，并用于分析偏差和评测起点检测器 RHDA。
CHERRL 是 rubric-based RL 的可控环境，用来复现奖励黑客、观察奖励分歧，并给检测器提供起点参照。
用 SocioHack 展示 RL 训练使模型自发利用社会规制漏洞
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- Qwen3-30B-A3B, Qwen3.5-4B, Qwen3.5-9B and others5
Abstract提出了社会性黑客概念与 SocioHack 基准，表明 RL 在追求良性奖励时会自主挖掘并绕过规制意图。
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