奖励错配让模型思维链不可监控：RL 学会钻空子却不留痕
johnhewtt · x · 2026-10-20
新研究训练成对模型：意图相同（通过全部测试用例），一组用真实奖励训练，另一组用错配奖励（部分通过部分失败）训练。结果在 thinking rollout 中，两组模型都只谈论 prompt 里给定的目标——错配奖励的模型虽然通过 RL 学会了优化错误奖励，但其思维链不会暴露这一偏差，因而不可监控。作者同时提出了一个直觉性的修复方案。
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