arXiv 机器学习· Junwei Deng, Alex Bie, Natalia Ponomareva·· 2 小时前AI 评分42
SimHack：在强化学习训练前预测可检测奖励作弊的发生时机
SimHack: Predicting the onset of detectable reward hacking before RL training
AI 导读
研究人员提出模拟器 SimHack，用于在执行强化学习训练前预测模型可检测奖励作弊（reward hacking）主导的时机分布。SimHack 从少量小规模参考运行中学习训练动态，在未见过的目标配方上预测中位数发生步骤的相对误差为 11.3%，跨配方排名相关性达 0.85。该工具可泛化至不同模型规模与学习率，并筛选出在不发生作弊情况下训练时间延长 96.6% 的强化学习课程方案。
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