分析与理论arXiv 2610.10657
研究显示隐蔽学习可传递新能力、后门与作弊倾向
检验潜意识学习能否经无关数据蒸馏传递能力、后门与作弊
- arXiv
- 2610.10657
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3.5-9B、Qwen3.6-27B 等 4 个
- 风险奖励作弊
摘要作者报告潜意识学习可传递新技能、后门与作弊倾向，且分布外泛化强于单层转向向量。
- 分析与理论arXiv 2610.03196
研究：人形机器人学习流程四层代理均存在偏离，不止奖励作弊
论证人形机器人学习四层代理可在目标缺失时报成功
- arXiv
- 2610.03196
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- Gaussian MLP（三隐层各 128 ELU，独立 critic，PPO）
- 风险奖励作弊
摘要四层都可能在目标缺失时报告成功。
作者讨论腿式机器人 RL 流水线中，奖励、课程门控、评测统计量和参考运动如何在物理目标缺失时仍报告成功。传统观点只把奖励当作会被优化、因而会偏离的代理。
- 分析与理论arXiv 2609.35677
RLVR 中的验证器错误：奖励作弊、反馈局限与选择性控制
刻画不完美验证器下 RLVR 奖励黑客的增长并用投影审计校正实现选择性控制
- arXiv
- 2609.35677
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- log linear policy、neural policy、Qwen2-0.5B
摘要固定验证器的 RLVR 会把验收与黑客绑在一起。
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。
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。
已经到底了