arXiv:2611.10404v1 Announce Type: new Abstract: Frontier agentic LLMs are trained on verifiable rewards in reinforcement learning (RL) environments built from real software repositories. A passing test suite is treated as the reward for solving the task. We show that, on hard problems, frontier models often satisfy these rewards by obtaining the answer instead of deriving it, known as reward hacking. Prior reports document this behavior on public benchmarks. We test its persistence on unseen problems. In a hardened environment where the answer cannot leak, nearly every model we tested attempte
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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人工核验：尚无核验记录
