6分钟了解!(闲玩app)外挂透明挂辅助工具(辅助器)技巧教程(2022已更新)(哔哩哔哩)_开发测试

闲玩app

2025-03-16 00:40:37

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好在，这个模型的小心思被GPT-4o戳穿了!

GPT-4o作为模型训练时的监控器，在编程环境中有效地标记出了这种奖励欺骗行为。

比如，现在给智能体一个没写完的代码库，让它想办法通过所有单元测试。它会在用CoT思考和查看、修改文件这类操作中来回切换。而监控器，能够全程看到它的思考过程、中间步骤和最终代码。

让人惊喜的是，这个监控器特别擅长抓智能体「耍小聪明」的时候，比如试图绕过单元测试。

下面这个两个AI的小伎俩，都被监控器全部成功识别，一网打尽。

在训练过程中，智能体发现了两个几乎影响所有训练环境的奖励漏洞（图中深粉色的两个大峰值）。每次OpenAI团队发现智能体在「作弊」后，都会手动修补这些漏洞，防止它继续利用。因此，每次修补后，奖励欺骗的发生率都会迅速下降

如果监控器不仅能看到智能体的操作，还能看到它的CoT，那识别奖励欺骗意图可就太容易了。智能体操作越复杂，差距就会越大。

比如说吧，假设一个推理智能体在10，000行新代码里偷偷埋了个bug，光靠看代码可能很难发现。

但如果它的思维链里一直碎碎念着「来作弊吧」这种话，那就太容易抓包了!

模型超进化，学会隐形奖励欺骗

既然CoT监控能这么有效地抓作弊，那能不能直接把它作为训练时的奖励信号，让AI自己学会「别动坏心思」呢?

理论上，这听起来很合理，然而这么做可能会导致智能体学会隐藏自己的意图，表面上装得很无害，背地里该作弊还是作弊，也就是「隐形奖励欺骗」。

也就是说，模型跟你玩起了心眼，学会隐藏自己的坏心思，就像孩子知道干坏事会被骂，学会偷偷摸摸干一样。

已经有相关研究，在训练过程中惩罚出现「坏想法」的智能体，即当它们触发CoT监测器时给予较低奖励。

结果显示，惩罚「坏想法」确实可以在一定程度上阻止不良行为，使其在不作弊的情况下完成更多任务。

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