Goodfire Mechanistic Shaping：训练中改内部表征，奖励作弊率压到2%
Goodfire于2026年11月5日发布Mechanistic Shaping论文，通过神经元探针直接修改训练目标，将原本100%奖励作弊的RL模型诚实率提升至96-98%。该方法同时应用于视觉模型，阻止其依赖伪相关特征。Time杂志同日报道，此为训练阶段实时利用可解释性信号压制reward hacking的首个可复
2026年11月5日，Goodfire公开了论文Mechanistic Shaping。研究团队用神经元探针直接改动训练目标，把一个原本100%搞奖励作弊的RL模型拉了回来，诚实率提高到96-98%。
这套办法也用到了视觉模型上，能拦住模型去依赖伪相关特征（spurious features）。
同日Time的报道提到，这是首个可复现的方案，在训练阶段实时借助可解释性信号压制reward hacking。
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