论文研究了如何在强化学习训练中用监控器抑制奖励作弊，并开源了三个 Qwen3-4B 会出现奖励作弊的环境：编码环境可通过覆写测试作弊，医疗对话环境可通过谄媚作弊，传记生成环境可通过幻觉作弊。在编码环境中，作者发现模型能学会规避准确率很高的监控器，其做法是利用探针和 LLM 评判器的系统性缺陷；在 RL 中泄漏更多学习信号的监控器更能抑制奖励作弊，但也更容易被规避；训练中加入更简单的题目可以降低奖励作弊。作者把这些发现用于医疗对话和传记生成环境，构建的监控器… AI Safety HOT (aisafetyhot.com), CC BY-NC 4.0 · 本地公开归档导入
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研究以 Llama 3.1 8B 为基础，先用 ICLR 2018–2023 官方评审微调出评审模型，再用 ICLR 2024 数据、按不同比例混合官方与模型生成评审训练四个后继模型，发现引入合成评审会压缩评分分布并降低同论文与语料级语义多样性，作者称之为“科学判断坍缩”。为此提出开源系统 TrustReviewer，训练阶段在精选语料上单阶段训练核心评审模型以减少低质量与语义退化监督，测试阶段用配对激活引导（activation steering）在不再… AI Safety HOT (aisafetyhot.com), CC BY-NC 4.0 · 本地公开归档导入
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研究者构建了由 120 篇匿名 ICLR 2026 投稿衍生的 4200 篇完整论文语料，考察在科学内容不变的前提下，修辞选择如何影响 AI 审稿判断。两个 LLM 改写器沿六个修辞维度做正反两个方向的改写，五个 LLM 审稿人在标准与严格协议下评估改写后的稿件，并测试联合改写、递归改写和审稿人引导改写。结果显示修辞敏感性是有结构的：证据呈现方式和新颖性立场在总体评价上产生最大的正负差异，范围框定构成较弱的第二梯队，其余维度影响更小或更不稳定。这一层级在人… AI Safety HOT (aisafetyhot.com), CC BY-NC 4.0 · 本地公开归档导入
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