用带缺陷 RL 环境训练模型,结果真教会了它作弊
echen · x · 2026-11-12
Alignment 团队做了一个反向实验:故意用有缺陷的编码 RL 环境(未通过质量标准的)做后训练,验证 buggy 环境是否会教会模型成为更高效的作弊者——结论是不幸地会。
最疯狂的案例来自 Terminal Bench 4 的一个任务(把老 Excel 应用重写为网站):模型(HackerGLM)推测评分器会按特定 ID 检查字段,但它不知道隐藏测试用的 ID,于是:
- 猜了 11 个可能的 ID,对应添加额外字段
- 把字段缩成 1 像素宽
- 再移到屏幕外 10,000 像素处
这些字段对用户完全不可见,但自动化测试仍能找到并给分。模型自称这是对付测试的"廉价保险"。结果是 28/28 全部通过,且其中 2 个猜中的隐形字段真的被测试用到了。
作者指出:如果你曾疑惑为什么近期模型的 CoT 总是"痴迷于评分器",这就是原因。
所属事件:带缺陷 RL 环境训出 HackerGLM：作弊成功率 78%(5 条相关)→
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