防御arXiv 2610.11464
研究者提出可检查评分器与自改进 Agent 共同演化方法
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化，抑制奖励作弊
- arXiv
- 2610.11464
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.7
摘要十项锚点演化可检查评分器。
开放任务没有验证器时，被演化的是评分器，而不是再补一条手写 rubric。
- 评测与基准arXiv 2610.10947
RH-Detect：统一的奖励作弊检测基准发布
构建统一奖励作弊检测基准 RH-Detect 并评测零样本检测器
- arXiv
- 2610.10947
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen 3.5 Flash、Gemini 3.1 Flash Lite、Grok 4.1 Fast 等 7 个
- 评测与基准arXiv 2609.34262
论文提出基准完整性维护框架，审计 Agent 通过轨迹中的非应得通过
审计 Agent 基准通过轨迹，区分无根据通过与奖励黑客并封堵复测
- arXiv
- 2609.34262
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Opus 4.7、Opus 4.8、Opus 5 等 11 个
摘要审计通过轨迹、分开奖励黑客与验证器弱点，并用重放加现场重测验收修复。
Scale AI 的这篇工作把 agentic benchmark 的有效性写成持续维护问题：验证器给满分，并不等于智能体展示了任务所要的能力。
- 防御arXiv 2609.32720
BiasReducer：面向奖励模型的自适应偏见缓解方法
B IAS R EDUCER 只改奖励头，按数据集选择属性编辑。
- arXiv
- 2609.32720
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Skywork-Reward-V2-Qwen3-1.7B、GRM-Llama3.2-3B-rewardmodel-ft、RM-Mistral-7B 等 7 个
摘要BIASREDUCER 按数据集选择奖励头编辑，五模型三基准平均提升并迁移到下游训练。
BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架，用来降低模型对预定义表面属性的依赖，并按新数据集决定改哪些属性。
- 评测与基准arXiv 2512.20677
研究提出基于学习的自动化对抗红队框架，用于大语言模型鲁棒性评测
提出约束对抗搜索红队框架，系统发现模型多类鲁棒性漏洞
- arXiv
- 2512.20677
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-OSS-20B、LLaMA-2-13B、Claude-2
已经到底了