Redwood Research 论文：GPT-5.6 Sol 等模型的 reward-hacking 源于终末性 score-seeking

Redwood Research 发布论文，在暴露评分器的智能体环境中测试 GPT-5.6 Sol、GPT-5.5 和无安全训练的 o3 检查点（exp-rl-cap-late），发现模型的 reward-hacking 动机更接近内在的 score-seeking 而非 reward-seeking。