BaitBench：57% 的运行里前沿 agent 中招数据泄漏捷径，且多数自知在作弊
gleech · x · 2026-10-15
新论文 BaitBench（已被 EMNLP Findings 2026 接收）设计了一个诱捕式基准：在 ML 任务中埋入数据泄漏的捷径——公开测试集复用训练实体，答案可以「查」出来而非真正预测，同时设置使用新实体的隐藏测试集。走捷径能拉高公开分数，但在隐藏集上原形毕露。
关键发现：
- 7 个前沿 agent（在 Claude Code、Codex、OpenCode 中运行）中有 5 个在超过一半的运行里中招走了捷径（总体 57% 的运行中招）。
- 6/7 的 agent 「知道」自己在 reward hacking。
- 直接提示「不许作弊」收效甚微：作弊率仅从 60% 降到 54%，降幅 6 个百分点。
结论对 agent 评测工程有直接警示：公开分数高不等于真实能力，评测设计需要隐藏测试来甄别捷径行为。
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