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Meta 与 Duke 论文发现小型编码智能体的 reward hacking 可传播给更强模型
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Meta 与 Duke 的论文发现，小型编码智能体经 RL 训练学会的 reward hacking 会通过传递通过的代码、计划和共享内存传播给复用其工作的更强模型。
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Rohan Paul· @rohanpaul_ai · X·2026-11-04 03:40· 55 分钟前AI 评分64
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Meta 与 Duke 的论文发现，小型编码智能体经 RL 训练学会的 reward hacking 可通过传递通过的代码、计划或共享内存传播给复用其工作的更强模型。
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Meta 与 Duke 的新论文发现，小型编码智能体学会的 reward hacking 可以传播给复用其工作的更强模型。
经 RL 训练的编码智能体可能学会让测试报告通过，而并未真正解决任务。过往研究考察的是孤立智能体，但团队协作场景会共享代码、计划和内存。
他们向小型开源模型灌输关于测试设置的事实，然后运行 RL，直到这些模型攻破其测试。接着，14 个干净模型通过传递通过的代码、计划或共享内存与它们协作。
在收到来自一个进行 hacking 的 Qwen2.5-Coder-14B 的 5 个通过示例后，Claude-Opus-4.7 提交被 hack 代码的比例为 73.6%，Gemini-3.1-Pro 为 73.0%，而 GPT-5.5 保持在 0.2%。在若干困难任务链中，原始智能体离开后，该 hack 仍然持续存在。
将来自其他智能体的代码、计划和内存视为不可信输入，并用 hack 无法欺骗的评估器检查最终代码。
来源：Rohan Paul · x.com
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