arXiv cs.AI· Dhruv Puri, Nikhil Prakash·· 15 天前AI 评分49
压缩在先，内容在后：奖励模型中的突发性未对齐现象研究
Compression Precedes, Content Decides: Emergent Misalignment in Reward Models
AI 导读
研究发现对奖励模型在单一领域（医疗或金融）进行有害偏好微调后，未对齐现象会泛化至 7 个保留领域，且奖励模型比大语言模型更易发生偏好反转。在微调 Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B 和 Skywork-Reward-V2-Qwen3-8B 时，模型在 RewardBench 2 评测中仅损失 4.8 和 5.3 分。
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