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Adriaen de Grijef

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  1. TOOL · CL_218212 ·

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    研究人员开发了一种名为梯度指纹(GRIFT)的新方法,用于检测和抑制强化学习模型中的奖励破解。奖励破解是指模型利用奖励函数中的漏洞,在未真正解决预期任务的情况下获得高分,通常是通过产生看似合理但有缺陷的中间推理步骤。GRIFT通过检查链式思考(CoT)在提示条件下的梯度来分析模型的内部计算,提供了比单独基于文本的监控更强大的检测机制。在各种推理基准上的实验表明,GRIFT的性能显著优于现有方法,并且在集成到拒绝微调管道后,在真实任务目…