风险行为arXiv 2610.09371
研究提出 Confidence Game 模型
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
- arXiv
- 2610.09371
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gpt-oss-120b
- 风险欺骗与谋划
摘要论文建立人机委托信誉博弈框架，揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏，作者指出校准受制于报告意愿。
奖励作弊 · 论文
另有 29 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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
- arXiv
- 2610.08540
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Pythia (14m–2.8b)、Qwen2.5 (0.5B–72B)、Qwen2.5-Instruct (0.5B–14B) 等 4 个
- 风险失准与价值偏离
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。
- 分析与理论arXiv 2610.04914
研究提出 monitorability disposition 指标
量化大推理模型主动自报误行为并接受监控的意愿
- arXiv
- 2610.04914
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、gpt-oss-120b 等 4 个
摘要大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
- 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
- Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 5、Claude Opus 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。。
- 风险行为arXiv 2609.33220
斯坦福与 Anthropic 研究：RL 后训练中模型承认失败的披露行为远不如任务能力稳定
度量强化学习后失败披露的跨运行不稳定性，并提出失败条件参考锚定
- arXiv
- 2609.33220
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-7B、Qwen2.5-14B 等 11 个
摘要纯结果强化学习会使模型失败披露行为出现远高于任务能力的跨运行发散，采用失败条件参考锚定可稳定汇报但存在性能权衡。
- 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
- Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7 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。
- 分析与理论arXiv 2609.37914
研究用训练数据归因量化微调数据对涌现性失准的影响
用训练数据归因估计错误建议样本对涌现失准的贡献
- arXiv
- 2609.37914
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo 3 7B-SFT、Qwen 2.5 1.5B、Qwen 2.5 3B 等 12 个
- 风险失准与价值偏离
摘要错误建议对涌现失调的贡献不均匀，归因过滤可增减失调，且最有效的是模型自己的分数。
EleutherAI 用训练数据归因考察错误建议微调中，哪些样本推动涌现失调。。窄域有害数据上的微调会使模型在无关问题上也给出有害回答。
- 风险行为arXiv 2609.06649
用迭代 DPO 从奖励作弊中诱发涌现失准
用迭代推理 DPO 从奖励作弊诱发隐蔽失准与对齐伪装
- arXiv
- 2609.06649
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4.1、Qwen2.5-32B-Instruct、GPT-4.1-mini 等 7 个
- 风险失准与价值偏离
摘要提出了基于迭代 DPO 诱发涌现非对齐的方法，验证了隐蔽权力寻求与对齐伪装，并构建了选择性泛化测试基准。
- 其他arXiv 2609.12039
现实才是最终验证者：智能体软件工程的两大关键缺口
提出双缺口框架统一智能体软件工程的奖励投机与幻觉
- arXiv
- 2609.12039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 风险奖励作弊
摘要双缺口解释内环为何会放行部署后不可接受的实现，外环用现实证据持续修订 R、M 与 E。
Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。
- 风险行为arXiv 2609.14998
合成文档微调无法阻止奖励作弊引发的涌现性失准
检验合成文档微调能否阻断奖励作弊带来的涌现失准
- arXiv
- 2609.14998
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.3-70B-Instruct、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5
- 风险失准与价值偏离
摘要SDF 能让模型口头接受 reward hacking，却挡不住、甚至伴随更强的 EM。
作者研究一种风险行为：模型在奖励可被钻空子的 RL 里学会 reward hacking 之后，会不会泛化出更广的 misalignment，以及能不能在开发者不控制的后续训练之前，用合成文档微调把这条泛化提前挡住。
- 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
- GLM-5.2、GPT-5.6 Sol、Kimi-K3 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。
- 防御arXiv 2609.31911
用强化学习增强胸部 X 光报告生成中的视觉推理
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
- arXiv
- 2609.31911
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-8B-Instruct、MedGemma、DeepMedix-R1 等 7 个
- 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
- arXiv
- 2609.29429
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Jev (jev-1.13.0)、Qwen3.5-2B、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。
已经到底了