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HackBench：向智能体轨迹注入作弊以测试监控器
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AI 综述
2026年10月26日，AGI Hunt 报道，研究者发布名为 HackBench 的基准。该基准通过向长 AI 智能体轨迹注入作弊行为，对自研究（autoresearch）智能体的 reward hacking（奖励作弊）进行受控研究，并考察监控器如何捕获这类作弊行为。报道称，该基准同时被用于压力测试 AI 智能体监控器的三方面能力：长上下文召回、对研究任务的理解，以及多轮推理。报道未披露注入作弊的具体方式、轨迹长度、监控器类型或测试结果等细节。
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最新进展10月26日 23:41
研究者发布 HackBench，通过向长智能体轨迹注入作弊，测试监控器能否捕获 reward hacking。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- AGI HuntHackBench 发布：向 AI 智能体轨迹注入作弊，压力测试监控器
研究者发布 HackBench，通过向长 AI 智能体轨迹注入作弊行为，受控研究自研究（autoresearch）智能体的 reward hacking，并考察监控器如何捕获作弊。该基准同时压力测试 AI 智能体监控器的长上下文召回、对研究任务的理解与多轮推理能力。
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