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10月9日 · 周五

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  1. 评测与基准arXiv 2609.39533

    CATCH:面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台

    提出 CATCH 测试台,复现编码 RL 的奖励作弊

    发表
    测试
    Qwen3-4B、Qwen3.5-Plus、Qwen3.5-27B
    摘要CATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客,并观察到监控会被注释适应削弱。

    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。

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  2. 评测与基准arXiv 2609.15315

    安全强化学习评测指标:SafeRLEval 开源评测套件

    提出 SafeRLEval,评测安全强化学习策略的越界与代价偏差

    发表
    测试
    PPO、PPO-Lag、P3O 等 4 个
    摘要SafeRLEval 用越界率、归一化偏差和安全等级补充 E[C]≤d,并要求同时看贪心部署。

    Spoor、Plaat 与 Moerland 认为,安全强化学习沿用 CMDP 的 E[C]≤d,只报告平均是否安全,看不出越界频率和幅度,也分不清训练期、带探索噪声的最终策略和贪心部署策略。他们提出评测框架 SafeRLEval:越界率 V、按安全界归一化的平均代价偏差 Dnorm、只在越界回合上计算的归一化幅度 Dnorm+。用 IQM 跨任务和安全界聚合。

    深度解读完整解读
已经到底了