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GLM-5.2 分析 反 hacking 模块(GLM-5.2)
为什么值得关注
值得阅读原文了解该模型训练方法创新，以及反 hacking 模块如何具体提升长时任务表现
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GLM-5.2 反 hacking 模块分析
GLM-5.2 在设计任务上达到 Opus 级别表现，同时展现出色的长时间任务能力。据官方博客介绍，该模型在训练中加入了反 hacking 模块，以解决 RL 中的 reward hacking 问题，包括模型懒惰、意图不一致、冗长、追随等问题。相比标准 goal 方法中模型常采取的捷径导致 token 浪费和效果差，这种反 hacking 能力理论上可提升长时任务结果，属前沿开放权重模型中的罕见应用。
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