开放任务 reward 由评审 agent 给出,hacking 随模型变强而减少
willcb · x · 2026-09-27
讨论开放环境下 RL reward 的设计：
- 开放式任务的 reward 通常由另一个 agent 依据清晰的好坏标准判定
- reward hacking 仍可能发生，但随模型更聪明、更稳健而变得更难
- 除鲁棒性外，另一个关键旋钮是 QC 与难度调节：更易验证的任务更不易被 hack
作者认为只要起步正确，鲁棒性与优化能力同步扩展是相当可行的。
所属事件:mesa 优化是否仍是传达 AI 风险的关键概念引研究者激辩(15 条相关)→
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