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教学盘点!微扑克可以用模拟器(辅助器)原来是有挂的(有挂教程)-哔哩哔哩

微扑克可以用模拟器

2025-03-14 21:49:04

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比较了带有CoT压力的训练（深粉色）即智能体因触发CoT监控器而受到惩罚与基线智能体(浅粉色)的情况。左图发现，阻止「坏想法」确实可以在一定程度上阻止不良行为，并且实际上能推动智能体在不作弊的情况下完成更多任务。然而，带有CoT压力的智能体仍然会作弊，其作弊率低于基线智能体，且几乎所有作弊行为都无法被监控器检测到。

基线智能体在CoT中直白地表达了其作弊意图。

受CoT压力训练的智能体会隐藏意图。从CoT中无法看出该智能体会在单元测试中作弊。它思考了几种不同的策略以及应该查看哪些文件;然而，随后它却让单元测试轻松通过了。

最终，受到CoT压力训练的智能体仍然会作弊，只是作弊行为无法被监测器发现，因为它学会了在CoT中隐藏意图。

受CoT压力训练的智能体的典型CoT片段。从这段CoT中无法看出该智能体会在单元测试中作弊。它思考了几种不同的策略以及应该查看哪些文件。然而，随后它却让单元测试轻松通过了。

这就告诉我们，CoT监控确实很有前景，但如果用错了，AI可能会变得更加狡猾，而不是更加老实!

也就是说，在找到完美方案前，不要一股脑给CoT施加太大压力，还是让它不受限制地被监控着比较好。

研究者呼吁:千万小心，别直接对CoT用强监督!

最后，OpenAI研究者抑制不住兴奋地总结道:CoT太有用了。

只要通过看模型自己说了啥，就能直接发现奖励欺骗——它会直接用大白话告诉你:「我要作弊!」

这个发现，实在是意义重大。

遥想前几年，LLM连写一段通顺的文字都费劲，现在它们不仅能解数学题、跨领域搜索信息做深度研究，甚至还能完成基础的软件工程任务。

但现在，奖励欺骗的手法越来越高明、越来越隐蔽。

或许在人类注意不到的角落，模型早已偷偷学会谋权篡位、划水、撒谎，跟我们玩套路。

现在，CoT监控或许是我们有效监督这些超人级模型最后的办法之一了。

也因此，OpenAI研究者发出强烈呼吁:开发者在训练前沿推理模型时，千万别对CoT用强监督!

稍微施加一点压力，它们的确会表现更好、更符合预期，但这就更加危险了——

一旦模型学会隐藏自己的意图，人类几乎将永远失去检测它们是否在装傻的办法!

即使是轻度监督，也要万分小心，不然，你可能根本不知道自己在跟什么打交道。

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