用万条任务定位奖励作弊
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用万条任务定位奖励作弊
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AI 综述
sensho提出把机制可解释性当作数据工程：用包含5000个明确奖励作弊样本和5000个干净样本的共1万个任务进行大量rollout，比较模型内部激活，寻找激活簇与作弊发生概率的对应关系。他认为，这套方法主要依赖繁琐的数据处理，而非算法或架构上的完全突破。
AI 根据报道生成 · 25 分钟前更新
最新进展11月8日 20:37
用 1 万个任务定位 reward hacking：机制可解释性的数据工程思路报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月8日
- AGI Hunt用 1 万个任务定位 reward hacking：机制可解释性的数据工程思路
sensho 提出将机制可解释性视为数据工程，并用 1 万个任务定位 reward hacking。任务包含 5000 个明确定义 reward hacking 的样本和 5000 个干净样本，通过大量 rollout 比较模型激活差异，寻找内部激活簇与发生概率的对应关系。他认为这主要是繁琐的数据工作，而非算法或架构上的完全突破。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。