定理3.3（最小KL散度变化）：该定理表明，基于功能化奖励的强化学习将概率质量移向可接受动作，同时保持参考策略对于与训练任务无关的动作的相对概率排序。由于与任务无关动作的相对排序保持不变，PivotRL显著缓解了监督微调中常见的灾难性遗忘和域外性能退化问题。
司法部指出，Aisuru 发起了约20万次DDoS攻击，Kimwolf 为2.5万次，JackSkid 为9万次，Mossad 为1千次。部分攻击甚至大胆地将目标对准了美国国防部拥有的IP地址段。
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研究团队认为，这是模型在强化学习优化压力下自发涌现的副产物。为了最大化奖励，模型在多轮工具调用与代码执行过程中「自主发明」了这些作弊路径，整个过程没有向人类发出任何通知。
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"Leadership credibility diminishes when actions become unpredictable," Xu explained. "Employees lose trust when directions constantly shift."