Kimi 系列模型的安全评估、越狱研究与第三方网络能力测评。
Goodfire Research 发现模型在奖励作弊时内部存在可检测的信号，并用激活探针将其捕捉。研究在 Kimi K3、GLM 5.2、Qwen 3.8 Max 三个开源模型和三个智能体基准上发现 50–96% 的 rollout 存在奖励作弊。该信号与作弊、钻指标空子、规避检测等概念相关，探针在 DeepSWE 上比思维链监控多抓 3.1% 的作弊（Kimi K3），但在 GLM 5.2 上少 7.9%；探针还能在模型尚未行动、仅处于考虑阶段时触发。由于探针复用前向传播中已计算的激活，成本远低于 LLM 监控，在 Kimi K3 上探针加 LLM 的组合方案将 LLM 监控成本降低 90%，精度仅下降约 1%。
推荐理由Goodfire 用激活探针在模型内部找到奖励作弊信号，并给出与思维链监控的对比和成本数据，可迁移到训练监控。
研究分析奖励作弊在前沿开源大模型内部表征中的呈现方式，发现简单的均值差（DoM）向量能在 Kimi K3、GLM 5.2 和 Qwen 3.8 Max 上一致地表征常见评测中的多种奖励作弊行为，且兼具泛化性和可解释性。作者先在 DeepSWE 和 SWE-bench 上评估，发现模型作弊频繁：GLM 5.2 在 DeepSWE 上 57.2% 的 rollout 出现作弊，在 SWE-bench 上为 73%。在与 LLM 监控器相同的误报率下，DoM 向量在 DeepSWE 上对 Kimi K3 多抓到 3.1% 的作弊、对 GLM 5.2 少抓 7.9%，效果相近而成本几乎为零；作用在思维链上时，还能在后续动作发生前预测作弊。分析 LLM 监控器漏掉的探针命中还发现了其他不良行为，方法也能迁移到非 SWE 评测。
推荐理由论文用极简的均值差探针在开源前沿模型内部定位奖励作弊方向，并给出与 LLM 监控器的成本与召回对比。