@JongwonPar9958: GLM-5.2 有一个巧妙的反奖励作弊技巧。他们不惩罚模型，而是检测可疑的工具调用，阻止…

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摘要

GLM-5.2 使用一种技术来对抗奖励作弊，即通过检测并阻止可疑的工具调用，而不是惩罚模型，从而避免其他方法中常见的混淆问题。

GLM-5.2 有一个巧妙的反奖励作弊技巧。他们不惩罚模型，而是检测可疑的工具调用，阻止它，返回虚假信息，并继续训练。作弊行为就此失效。 @bobabowen 等人 (2503.11926) 指出，惩罚 CoT 监控器反而会促使模型混淆意图、隐藏意图并继续作弊。因此，抵消行为和惩罚信号的效果不应相同。重新语境化 (2512.19027) 和免疫接种 (2511.18397) 也是同样的思路，不碰触奖励信号。 但我找不到两者直接对比的论文。虚假信息 vs 惩罚，相同环境，测量混淆程度。 有人知道吗？
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缓存时间: 2026/06/20 20:24

GLM-5.2 有个巧妙的招数应对奖励作弊：不惩罚模型，而是检测可疑的工具调用、拦截它、返回假信息，并继续训练。作弊手段自然就失效了。

@bobabowen 等人（2503.11926）的研究表明，如果惩罚思维链监控器，反而会促使模型进行混淆、隐藏意图并继续作弊。因此，中立化行为与惩罚信号不应产生相同效果。重新语境化（2512.19027）和免疫接种（2511.18397）遵循同一思路，即不动奖励信号。

但我没找到直接的对比研究：在相同环境中，使用假信息 vs 惩罚，并衡量混淆程度。

有人知道相关研究吗？

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