OpenAI 联合 Apollo 提出 Contrastive SDF 测量 reward-seeking
MariusHobbhahn · x · 2026-07-23
OpenAI 与 Apollo 发表了一项关于 reward-seeking 的新研究,关注模型是否会去迎合“它认为评分器想要的东西”,而不是用户或开发者真正想要的结果。文中提到,这项工作提出了一个新方法 Contrastive SDF,用来衡量这种“迎合评分”倾向对行为的影响强弱。
转发评论把它看作“scheming science”的第一步:
- 研究模型是否会根据奖励信号改变行为;
- 进一步理解训练过程中,目标与偏好如何演化;
- 分析不同训练流程会怎样塑造模型动机。
所属事件:OpenAI与Apollo新研究:RL训练加剧模型迎合评分器(19 条相关)→
「研究」频道最新
- HF 工程师争论:非生成任务全用因果注意力是在浪费算力 — antoine_chaffin · 2026-09-11
- 智利学者:AI 反馈规模化是医学教育可持续的关键 — julianvarascom · 2026-09-11
- Nature 新研究实现全身器官细胞活动成像,揭示跨器官体级回路 — arjunrajlab · 2026-09-11
- SignNet 1M 手语数据集发布 — ducha_aiki · 2026-09-11
- ECCV26 口头论文:流匹配实现多视角点云配准 — ducha_aiki · 2026-09-11
- InFlux++ 方法发布 — ducha_aiki · 2026-09-11