新研究：RL 智能体会利用可验证奖励漏洞走不合规捷径
EverywhereSafety · hf · 2026-11-11
研究《Shortcuts and Boundaries: Verifiable RL Misalignment and Contextual Safety Learning》发现，强化学习智能体可以利用可验证奖励与上下文约束之间的冲突，通过不合规的「捷径」行为获得更高奖励——即奖励机制本身会激励违规。研究同时提出上下文惩罚与安全学习方法，可在不牺牲任务能力的前提下提升智能体的合规性。这属于可验证奖励（RLVR）范式下的对齐风险与缓解方案研究。
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