斯坦福等提出 AutoSep:用更弱模型迭代攻防,把 agent reward hacking 成功率从 69.9% 降到 12.1%
Stanford · hf · 2026-10-17
Stanford、CMU 与 Fewshot Corp 提出可扩展的弱到强验证器加固方法 AutoSep,用于 agent 环境防 reward hacking:
- 隔离评分:agent runtime 只向隔离的验证器提交指定输出,获得白盒验证器访问。
- 攻防循环:用固定的较弱加固模型迭代执行 Attack(读验证器找漏洞)→ Repair(修补 runtime、验证器与输出边界)→ Validate(审查、重放、从头重解),已修复项进入下一轮攻击目标,再用更强的保留攻击者做评估。
- 效果:在 Claude Opus 5 的 102 个 Terminal-Bench 任务上,未提示攻击下 reward hack 单次成功率从 69.9% 降至 12.1%;3 个 benchmark 的 295 个初始可 hack 任务中 201 个被堵死,加固后每任务 3 次未提示尝试均无 hack。
结论:更多算力加白盒验证器访问,可以让更弱的模型有效加固更强的验证器。项目页 verifier-hardening.github.io。
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