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10月8日 · 周四

奖励作弊 · 论文

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  1. 评测与基准arXiv 2610.08540

    论文提出按风险类别测量的对齐缩放定律框架

    提出分风险对齐标度律框架,测量各类风险的对齐负担如何随规模变化

    发表
    测试
    Pythia (14m–2.8b)、Qwen2.5 (0.5B–72B)、Qwen2.5-Instruct (0.5B–14B) 等 4 个
    摘要论文提出了分风险对齐标度律框架,测得真实性与倾向纠错呈标度有益,但盲后门仍存活,揭示隐藏风险的长期挑战。

    本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。

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  2. 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

    发表
    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。

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  3. 评测与基准arXiv 2608.18607

    VA-Judger:面向联合视频-音频生成的人类偏好反馈奖励建模

    提出 VA-Judger,用人类偏好训练联合音视频奖励模型

    发表
    测试
    Qwen3-Omni、LTX-2 + Qwen3-Omni-RL、VA-Judger 等 6 个
    摘要VA-Judger 用易到难的人类偏好学习做联合音视频奖励,并用于 LTX-2 后训练。

    VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型,用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。

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  4. 评测与基准arXiv 2609.29429

    Jev 被用于零样本检测十类对齐失败,中位 AUROC 达 0.886

    提出 RLCDAlignBench,零样本检测多种对齐失败

    发表
    测试
    Qwen3.5-2B、Jev (jev-1.13.0)、Phi-4-mini 等 6 个
    摘要一次通用问题已能给多数对齐失败排序,大的误差来自状态和标签。

    RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev,能否当作对齐失败的零样本检测器。

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