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第三，我们并非声称当前的排行榜领先者在作弊。大多数合法的智能体尚未使用这些利用手段——目前如此。但随着智能体能力增强，即使没有明确指令，奖励黑客行为也可能自然出现。一个被训练为最大化分数的智能体，在获得足够的自主权和工具访问权限后，可能会发现操纵评估器比解决任务更容易——不是因为被告知要作弊，而是因为优化压力找到了阻力最小的路径。这不是假设——Anthropic的Mythos Preview评估已经记录了一个模型在无法直接解决任务时，独立发现了奖励黑客行为。如果奖励信号是可被攻击的，一个足够强大的
此外，it only moves where they occur.
最后，'&&') REPLY=3;;
另外值得一提的是，The learning barrier practically vanishes for casual users. A brief examination
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