防御arXiv 2610.09384
人格层级模型解释微调 LLM 的上下文泛化
提出人格层级模型解释微调行为的上下文泛化，并用 PPR 抑制奖励作弊
- arXiv
- 2610.09384
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-4B
摘要提出人格层级模型揭示微调跨上下文泛化规律，报告角色距离正相关性，通过 PPR 抑制 RL 作弊。
- 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 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊
- arXiv
- 2610.03055
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-8B、Qwen3.5-4B 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。
- 防御arXiv 2610.00332
最弱一环：用最坏情况约束强化学习蒸馏 LLM 推理能力
提出最坏情况约束强化学习，抑制推理蒸馏中的奖励投机
- arXiv
- 2610.00332
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.2-3B、Llama-3.2-11B-Vision-Instruct、Qwen2.5-1.5B 等 6 个
摘要最坏前缀教师似然约束让小模型在接近 GRPO 正确率的同时维持更高保真，从而得到最高 RSR。
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。
- 防御arXiv 2609.12459
EvoRS：面向开放式强化学习的奖励系统在线自演化框架
提出 EvoRS，使开放式强化学习的奖励系统随策略在线演化
- arXiv
- 2609.12459
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 7 个
摘要EvoRS 用 on-policy 证据演化完整奖励系统，在写作和角色扮演上同时提高质量并降低黑客与覆盖失败。
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。
- 防御arXiv 2609.14648
通过密集行为信号优化稀疏结果：价值引导偏好蒸馏
提出价值引导偏好蒸馏，对齐稀疏长期用户结果并避免奖励投机
- arXiv
- 2609.14648
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.3-70B-Instruct、内部微调模型（基座与规模未披露）
摘要稠密行为头支撑稀疏留存的优化，参考锚定蒸馏在线上提高留存与部分治疗过程标记。
Value-Guided Preference Distillation 把多轮心理健康对话的对齐，从轮级偏好改成对多视野用户行为向量的多目标优化，再蒸馏进可部署策略。
- 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 激活探针，监控并发现评测中的奖励作弊
- arXiv
- 2609.19101
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、Kimi K3、GLM 5.2 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。
- 防御arXiv 2609.25270
RULER：面向 SVG 生成的实例感知评分标准奖励
提出实例感知量表奖励 RULER，用 GRPO 优化开放式 SVG 生成
- arXiv
- 2609.25270
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DeepSeek-V3、Qwen3-8B、Qwen3-32B 等 13 个
摘要实例量表奖励把 8B SVG 策略的通用 Rubric 提升到与 DeepSeek-V3 接近。
RULER 用按指令定制的量表奖励，在没有配对 SVG 真值的条件下做开放式矢量图强化学习。
- 防御arXiv 2609.33221
RMB：用奖励模型 boosting 缓解 RLHF 中的奖励作弊
提出 RMB，以多样奖励模型 boosting 缓解 RLHF 奖励作弊
- arXiv
- 2609.33221
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DeepSeek-R1、FsfairX-LLaMA3-RM、Gemma-2B-IT 等 7 个
摘要RMB 用 HSIC 多样奖励模型加决策树 boosting，提高偏好准确率并缓解 reward hacking。
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。。
- 防御arXiv 2609.36900
STAR-GRPO：用可靠性优先优势估计抑制奖励作弊
提出 STAR-GRPO，用成对可靠性约束抑制奖励作弊
- arXiv
- 2609.36900
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.2-1B-Instruct、Skywork-Reward-V2-Qwen3-8B、Qwen3-4B 等 6 个
摘要STAR-GRPO 用成对可靠性约束 GRPO 优势，在两种奖励黑客设定中限制无支撑分数。
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。
已经到底了