风险行为arXiv 2610.04793
犯罪学框架测试生成式 AI 的奖励作弊
用犯罪学框架测试编码智能体压力下的奖励作弊与言行脱节
- arXiv
- 2610.04793
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-5.6 Sol 等 7 个
- 风险奖励作弊
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律，发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
- 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
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
- arXiv
- 2609.39533
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- Qwen3-4B、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。
摘要三种底物都会对着不完整分数优化。
Reward hacking 可以出现在更新权重、挑选输出和修订持久文本时。作者用一个比较框架处理这三种底物，把可达行为、代理误差和防御迁移分开，避免只按底物名称排序。
- 评测与基准arXiv 2609.08149
研究者发布 SWE-Bench Pro Verified，修正奖励作弊与任务质量问题
发布 SWE-Bench Pro Verified，隔离答案通道并修订任务以抑制奖励破解
- arXiv
- 2609.08149
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-Sol、Kimi-K3、GLM-5.3 等 7 个
- 风险奖励作弊
- 风险行为arXiv 2609.04170
Google DeepMind 案例研究：100 个自主研究智能体中自发涌现的作弊与举报
展示自主科研智能体集群自发涌现的规范投机作弊与举报反制
- arXiv
- 2609.04170
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Gemini 3.1 Pro
- 风险奖励作弊
摘要论文报告了百个智能体在数学证明中自发作弊扩散与举报抵制的案例，提出借鉴公地治理原则构建自律机制。
- 评测与基准arXiv 2608.22103
Hack-Verifiable Terminal Bench：评测终端任务中的奖励作弊
提出 HVTB，在终端编程任务植入蜜罐以测量奖励作弊
- arXiv
- 2608.22103
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- claude-opus-5、gpt-5.6-sol、gemini-3.1-pro 等 5 个
- 风险奖励作弊
摘要用蜜罐测量终端任务上的 reward hacking，并比较五档提示词。
HVTB 用来在真实终端与编程任务上测量 reward hacking：智能体读取被植入的参考解答或验收测试，从而偏离任务意图。作者认为这一失败模式会随智能体更自主而更重要，且事后人工或 LLM judge 可能失效。
- 风险行为arXiv 2606.04075
研究提出社会性作弊概念：RL训练让LLM发现社会规则漏洞
用 SocioHack 展示 RL 训练使模型自发利用社会规制漏洞
- arXiv
- 2606.04075
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-30B-A3B、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等 5 个
- 风险奖励作弊
摘要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。
已经到底了