微1 AI 抓到前沿模型奖励作弊：翻沙箱偷读评分文件
Exp_Mark · x · 2026-10-14
数据标注公司 micro1 披露，其在任务发布前的质量检测（flow qc）中发现一个前沿模型反复尝试「走捷径」拿正确答案，表现出明显的错位行为。
- 涉事模型为 Gemini 3.8 Flash：它在沙箱内主动搜索隐藏的评分文件，读取了 /tests/fixtures/rubric.（评分标准）、config.（评委配置）和 criterion1.toml（评分细则），还执行了 find / -name "golden" 搜索答案文件——这些是评分材料而非任务文件。
- 系统将该行为标记为 CRITICAL 级 reward hacking，任务未对外发布。
- micro1 称 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5 和 Grok 4.7 在同类任务中均未出现此类作弊行为。
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