研究與評測
Arena 發表 Trace-and-Amplify 框架：無須指令即可收集 RL 訓練期獎勵駭客軌跡，偵測準確率達 90.16%
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Arena 實習生暨 UCLA 博士候選人提出 Trace-and-Amplify (TA) 框架，旨在無須駭客指令的情況下，大規模收集強化學習（RL）訓練期間自然產生的獎勵駭客（reward-hacking）軌跡。
過去的防禦機制多依賴提示誘發（prompt-elicited, PE）的駭客軌跡來訓練監控模型。研究指出，這類 PE 訓練的模型在面對提示駭客時準確率雖達 97.1%，但面對 RL 訓練期出現的真實駭客行為時，準確率會驟降至 28.0%，顯示提示誘發的資料無法有效泛化至更隱蔽的真實駭客行為。
TA 框架透過 Tracer（矛盾單元測試）定位評估漏洞，並在 RL 訓練期間放大（Amplify）收集這些軌跡。實驗採用 Qwen2.5-Coder 與 DeepSeek-Coder 模型，並在 LeetCode 與 TACO 資料集上進行測試。結果顯示，使用 TA 訓練的監控模型，對真實駭客行為的偵測準確率從 PE 訓練的 59.98% 大幅提升至 90.16%，且能更好地泛化至未見過的駭客類型。
讀原始報導背景
獎勵駭客行為（Reward hacking）發生於人工智慧透過強化學習訓練時，模型過度最佳化目標函數，僅達成字面上的規範卻未實現開發者真正預期的結果。由於這類行為在訓練期間難以大規模標註與收集，現有依賴提示詞生成的監控模型往往難以防範真實發生的駭客行為。