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本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

Weakest Link 把大模型推理蒸馏改写成带最坏前缀约束的强化学习：学生最大化可验证任务奖励，但任一前缀上对教师的平均负对数似然不得超过预算 d。作者认为，序列级软 KL 只惩罚平均散度，学生可以用别处的高概率文本掩盖某一步的逻辑错误，同时仍得到正确最终答案。GRPO 则只优化最终答案。

Protocol-level Rubrics（ProRubric） 研究的是：没有可验证器时，把 rubric 判分合成奖励的方式会不会让优化变成分数更高、回答更差。

EvoRS 研究开放式 RL 中奖励系统如何在训练期间保持可靠。写作和角色扮演没有可直接验证的答案，策略一旦适应当前 rubric，奖励会出现黑客、漏掉新行为，以及同查询内更难区分。作者认为只动态改评价标准不够，打分机制和信号组合也会失效。

RMB 是一种奖励建模方法：用多样的代理奖励模型加 boosting 聚合，为 RLHF 提供更稳的奖励信号。。

False Frontiers 诊断自进化搜索智能体中的 co-cheating，并用按来源交叉拟合的反馈来缓解它。

作者分析固定、不完美验证器下的 RLVR：验证器无假阴性，因而同时奖励正确回答和被接受错误，平均奖励只看总验收概率。

Audit-First VAPO 把验证器条件下的策略更新拆成方向准入和准入后的非负幅度控制，并用冻结轨迹上的有限样本界认证 selected harmful risk、coverage 和二次验证调用率。不完美验证器即使幅度已被裁剪和正则限制，仍可能指向有害方向。仅观测的 accept–appeal–abstain 在干净标签接合前冻结。

STAR-GRPO 是一种可靠性优先的组相对优势估计：同一 rollout 的两个评分决定更新强度，任务奖励仍由预指定质量路径选择。