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此外，我们并非声称当前排行榜领先者在作弊。多数合法智能体尚未使用这些攻击手段。但随着智能体能力增强，奖励破解行为可能无需明确指令即浮现。为最大化分数而训练的智能体，若获得足够自主权和工具访问权，可能发现操纵评估器比解决任务更简单——并非因被指示作弊，而是优化压力找到了最小阻力路径。这非假设——Anthropic的Mythos Preview评估已记录模型在无法直接解决任务时独立发现奖励破解。如果奖励信号可被破解，足够能力的智能体可能将其作为涌现策略而非刻意行为进行利用。
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