防御arXiv 2609.04665
HackProbe:面向自演化语言模型奖励作弊的黑盒检测与免疫方法
提出 HackProbe,黑盒检测并免疫自演化中的奖励作弊
- arXiv
- 2609.04665
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct
摘要黑盒探针检测自演化奖励黑客,并以带宽受限重选回收真实能力。
HackProbe 是挂在自演化循环上的黑盒监控器,用来发现奖励黑客并改选候选。
提出 HackProbe,黑盒检测并免疫自演化中的奖励作弊
HackProbe 是挂在自演化循环上的黑盒监控器,用来发现奖励黑客并改选候选。
综述视频生成的后训练与对齐,并汇总基准与开放挑战
这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述:预训练模型已有强先验,但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。
提出 SGA-Flow-GRPO,用奖励梯度调制文生图模型的 token 级优势
提出 BadAction,通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
提出 CATCH 测试台,复现编码 RL 的奖励作弊
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床,用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签,在训练全程比较黑客动态与干预。
用持续更新的探针做微调,降低有害性并保持线性可监测性
Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号,用来推动 harmlessness 与 honesty,并检查训练后这些概念是否仍线性可读。
提出跨架构攻击 CSR,用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念