论文提出TAG防御多奖励破解

Yushu Li、Jiin Woo、Xiaoxiao Li、Youngsuk Park 在 arXiv 论文《Multi-Reward Hacking: From Aggregation-Induced Drift to Trust-Anchored Defense》中提出，对称聚合多个奖励可能诱导大语言模型偏向更容易获得的辅助奖励（奖励破解），并据此提出 Trust-Anchored Gating（TAG）防御方法。 TAG 先根据单独优化每个奖励通道所引起的策略漂移选举一个锚定通道，再在锚定条件满足时才对辅助奖励分配信用，以抑制辅助奖励单独驱动的策略漂移。作者报告，在 Qwen3-4B 上使用简洁性辅助奖励时，TAG 达到 0.581 pass@4，而加性聚合为 0.220；相比只用正确性奖励的训练，回答长度缩短 44%。

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