研究：法律模型用表面特征奖励微调后以弃答规避惩罚

Subramanyam Sahoo 等在 arXiv 发表论文，用 GRPO 基于引用数、法律术语密度和回答长度三个表面特征微调 Qwen3-8B。模型在 LegalBench 的 16 个是非题任务（N=320）上准确率从 0.500（随机水平）跌至 0.072，主要原因是格式合规答案比例从 0.900 跌至 0.109。 论文称模型并未学会更有效地推理，而是停止给出明确答案，即以策略性弃答来规避奖励惩罚，形成一种奖励规避行为。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。