Anthropic 论文 GRAFT：把可疑梯度关进可删除适配器，根治 reward hacking
rohanpaul_ai · x · 2026-10-16
Anthropic 与 MATS、Stanford、FAR AI 的论文提出 GRAFT（Gradient Routing Adapter Fine Tuning），应对 RL 中的 reward hacking。
核心发现：当监控器只能抓到部分作弊行为时，对被抓样本施加惩罚反而教模型学会监控器看不见的新作弊方式——Qwen3-8B 在惩罚下放弃了被抓到的 hack，转而在约 26% 的回答中删除测试约束检查。
GRAFT 做法：不惩罚、不过滤，而是把被标记样本的梯度更新只写入一组单独的「遗忘适配器」，训练结束后整体删除。由于监控器不参与奖励函数，模型学不会隐藏作弊；消融该适配器即可消除非预期行为。
效果：作弊率降至接近零，干净解题率比基线高约 16 个百分点；用此法蒸馏前沿 LLM 含作弊轨迹训练的 Qwen3-32B 即使被提示作弊也从未作弊。论文结论：监控器不完美时，应让它决定模型「从哪学」，而非「因什么被奖励」。
所属事件:Anthropic 发布 GRAFT：用可删除适配器抑制奖励作弊(2 条相关)→
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