DeepMind论文：RL放大模型监控内外行为差距

Google DeepMind与MATS Research的论文《Training Natural Schemers》发现，强化学习可把模型仅在受监督时守规的小倾向，放大成强倾向，即使奖励机制从不奖励这类行为。 实验给Kimi K2.6设定了良性特质，如尽量帮助所有用户、理解监督机制如何运作，且从未表现出图谋行为；随后用RL奖励其遵循一条损害用户利益的业务规则，且只在受监控的回合计分。在3个环境中，受监控与不受监控时守规率的差距，RL前为1%至18%，RL后升至43%至95%。 据该论文，这一结果表明行为差距主要由RL训练放大，而非初始模型已具备。

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