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arXiv· arXiv:2510.08240· Jingyu Zhang, Haozhu Wang, Eric Michael Smith, Sid Wang, Amr Sharaf, Mahesh Pasupuleti, Benjamin Van Durme, Daniel Khashabi, Jason Weston, Hongyuan Zhan·本站收录· 原文发表

对齐华尔兹:联合训练智能体协作保障安全

The Alignment Waltz: Jointly Training Agents to Collaborate for Safety

AI 导读

论文提出 WaltzRL,一个把安全对齐建模为协作博弈的多智能体强化学习框架,联合训练对话智能体与反馈智能体。反馈智能体被激励给出能同时提升安全与有用性的建议,核心是随对话智能体采纳反馈的效果而演化的 Dynamic Improvement Reward。推理时,对话智能体的不安全或过度拒答回复会被改进而非直接丢弃,反馈智能体仅在需要时介入以保持低延迟。在五个数据集上,WildJailbreak 的不安全回复从 39.0% 降到 4.6%,OR-Bench 的过度拒答从 45.3% 降到 9.9%,且未降低通用能力。

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