人类恋物行为的形成与AI对齐问题之间存在一定的平行性，这暗示了理解进化线索的误解如何导致恋物行为可能会对AI的泛化问题提供深入的见解。本文探讨了这种类比在AI训练和可解释性方面的可能性，同时也承认生物进化和...

强化学习可能是当前对齐大型语言模型（甚至视觉模型）最好的工具。然而，当你需要大量的人类数据来训练一个奖励模型时，这就成为了一项挑战。如果你可以只使用“提示”呢？这是RLCF（强化学习计算框架）趋势的又一绝佳...

在一篇新的研究报告中，研究人员在聊天式提示中通过检索9个演示示例，使用预训练的Llama-2语言模型进行了在上下文中的学习。这种方法并没有改变模型的权重，但它使得与文本达芬奇-003模型相比，赢率增加了7倍，使其...

本研究引入了一种数据集，用于探究AI是否能像人类一样“看”图像。该数据集主要分为三个组别——Must-Act、Must-Abstain和Uncertain——设计用于测试AI在清晰、不清晰或模糊图像上的决策能力。Must-Act组中的图像是明确的...

如Auto-GPT和Baby AGI等代理化语言模型的发展，可能会快速推动人工智能的发展。这些模拟人类认知功能的语言模型，为对齐和可解释性提出了新的挑战，但由于它们以英语处理信息，所以提供了独特的可解释性。

最近，OpenAI宣布将把大部分资源用于“超级对齐”，这使我们有必要重新审视人工智能对齐社区的一个重要观点——对齐的必要性以及人工智能（AGI）可能带来的真正风险。OpenAI是一个致力于人工智能技术的研发机构，他们的...

科技新闻：研究人员引入了一种独特的AI模型——可组合扩散（CoDi），它可以基于任何组合的输入生成任何混合输出类型，如语言、图像、视频或音频，这使它与传统的AI系统有所不同。尽管许多输入输出组合缺乏训练数据，但...

新闻内容： OpenAI发表了一篇名为“OpenAssistant Conversations”的新论文，该论文探讨了使用大型语言模型来对齐对话的方法。这项技术可以帮助开发人员更轻松地构建聊天机器人和其他自然语言处理应用程序。以下是该...