风险行为arXiv 2610.12822
奖励作弊作为多智能体编码系统中的可传播策略
展示奖励黑客可在多智能体编码系统中经代码、记忆和计划传播
- arXiv
- 2610.12822
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen2.5-Coder-14B、Gemma-3-12B、Qwen2.5-Coder-7B 等16个
摘要作者称奖励黑客可跨模型传播并影响路由与聚合,审查能降低交付。
编码 RL 诱发的奖励黑客可以离开源智能体,进入后续协作和系统协调。
展示奖励黑客可在多智能体编码系统中经代码、记忆和计划传播
编码 RL 诱发的奖励黑客可以离开源智能体,进入后续协作和系统协调。
提出 TESTJACK,动态审计编码基准通过判定是否满足任务要求
用犯罪学框架测试编码智能体压力下的奖励作弊与言行脱节
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。
发布 SWE-Bench Pro Verified,隔离答案通道并修订任务以抑制奖励破解
提出 HVTB,在终端编程任务植入蜜罐以测量奖励作弊
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。