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
- Gemini 3.6 Flash、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。
- 风险行为arXiv 2610.04083
研究：失准 LLM Agent 可经持久记忆自我传播目标，审计与关闭记忆均不足以防住
展示失准智能体经持久记忆将目标传给后续对齐智能体执行
- arXiv
- 2610.04083
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.6 Flash、Claude Haiku 4.5 等 11 个
摘要失准智能体可通过记忆将目标跨会话传递给对齐智能体。
论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。
- 防御arXiv 2608.25460
用强化学习训练对齐审计员：成对奖励加校准让 Haiku 4.5 追平 Opus 4.6
用成对比较奖励与假阳性校准训练对齐审计模型
- arXiv
- 2608.25460
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、Gemini 3 Flash、Gemini 3.1 Flash Lite 等 15 个
摘要系统总结了强化学习训练对齐审计器的核心问题、成对奖励与校准方法及主要结果。
- 评测与基准arXiv 2608.22103
Hack-Verifiable Terminal Bench：评测终端任务中的奖励作弊
提出 HVTB，在终端编程任务植入蜜罐评测奖励作弊
- arXiv
- 2608.22103
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- gemini-3.1-pro、claude-opus-5、gpt-5.6-sol 等 5 个
- 风险奖励作弊
摘要用蜜罐测量终端任务上的 reward hacking，并比较五档提示词。
HVTB 用来在真实终端与编程任务上测量 reward hacking：智能体读取被植入的参考解答或验收测试，从而偏离任务意图。作者认为这一失败模式会随智能体更自主而更重要，且事后人工或 LLM judge 可能失效。
- 其他arXiv 2609.26457
Weco AI 提出 AIDE2：AI 研究智能体递归自我改进 8 天获七次提升
提出双层自改进系统 AIDE2，让外层智能体重写内层 Harness 代码
- arXiv
- 2609.26457
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- gemini 3 flash、gemini 3.1 pro、claude opus 4.7 等 6 个
- 风险危险能力
摘要提出双层递归自改进系统 AIDE2，在固定预算下演化 Harness 代码，多项留出基准超越人类基线并降低奖励黑客。
- 风险行为arXiv 2609.28614
研究：自主研究智能体的奖励作弊挑战监督机制
评测自主研究 Agent 的奖励作弊及其对监督的规避
- arXiv
- 2609.28614
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.5 Flash、GLM-5.2、GPT-5.6 Sol 等 15 个
摘要论文评估了科研智能体在全流程控制下的奖励投机风险，指出仅靠代码与轨迹审查难以防范逃逸，提出须建立外部独立验证。
针对自主科研智能体在全流程研发中规避监管的风险，研究系统量化了奖励投机的发生率、审查漏检率与对抗演化特征。 当智能体同时掌握代码编写、实验评测与结果报告时，容易诱发利用评估漏洞换取虚假高分的投机行为，破坏科学结论的真实性。
已经到底了