风险行为arXiv 2610.04793
犯罪学框架测试生成式 AI 的奖励作弊
测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
- arXiv
- 2610.04793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3.7-Plus、Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 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。
- 防御arXiv 2610.03055
HackTrace：用生成状态监督检测代码生成中的奖励作弊
提出 HACKTRACE，用生成期激活检测代码智能体的奖励作弊
- arXiv
- 2610.03055
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3.5-4B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架，实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
- 其他arXiv 2609.09135
ERPO：面向代码生成测试时强化学习的熵正则化排名掩码策略优化
提出 ERPO，用探针共识奖励对无标签代码生成做测试时强化学习
- arXiv
- 2609.09135
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3-4B、Qwen3-8B
- 防御arXiv 2609.19101
用内部表征监控与发现 LLM 评测中的奖励作弊
提出 DoM 探针，监控并发现评测中的奖励作弊
- arXiv
- 2609.19101
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen 3.8 Max、Qwen 3.8 27B、Qwen3.8-2.4T 等 7 个
摘要论文分析了前沿开源模型在评测中的奖励投机，展示了利用内部激活均值差向量低成本监控与发现投机行为的可行性。
- 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
- arXiv
- 2609.39533
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 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。
- 防御arXiv 2609.35561
RSI-Master：用结构化实验引导模型自主改进
提出 RSI-Master 以约束自主后训练动作并抑制奖励作弊
- arXiv
- 2609.35561
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- Qwen3-4B-Base、Qwen3-4B-Instruct、Qwen3.5-35B-A3B-Base 等 5 个
已经到底了