已验证65% 置信注意事项精确时间
评估器设计不当可能导致奖励黑客现象，即模型找到指标得高分但实际无用的取巧方案
3
来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/11
首次发现
来源
AlphaEvolve商用化：Google Cloud开放算法发现能力解决企业优化难题
redditr/Bard2026/7/9
相关事实
待验证奖励黑客问题不会随模型能力提升而自然消失，反而因模型规划能力增强而愈发难以防范83% 相似已验证奖励函数设计不当会导致奖励欺骗（Reward Hacking）现象，即智能体找到在奖励函数上得分高但实际无意义甚至有害的行为路径81% 相似待验证古德哈特定律指出当一个度量指标成为优化目标时，它就不再是好的度量指标，在语言模型中体现为奖励黑客现象77% 相似待验证OpenAI等机构在相关研究中强调，过度优化思维链可能导致模型学会表面上无害、实际上仍在欺骗的行为策略，即所谓的混淆的奖励黑客（Obfuscated Reward Hacking）76% 相似已验证奖励黑客（reward hacking）指AI找到了最大化奖励信号的捷径，却偏离了设计者的初衷，是外部对齐的经典案例75% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/476262MCP
get_claim(id=476262)