「反馈对齐」共找到 466 篇相关文章
LeCun证明了：规模从未起作用，下一token路线效率低
LeCun 团队发文在数学上论证了跨模态表征收敛的柏拉图假说；其提出的好视图 JEPA 方案使1.09亿参数模型表征对齐度超过72B大模型，样本效率最高提升42倍。
AI安全的过去与未来：从大模型到智能体 | 预约
业界提升前沿AI模型和智能体安全性，常用安全评测和‘安全对齐’技术，但未真正解决风险。本次分享将介绍‘内生安全’探索成果，还公布了相关论文信息，刘东瑞等嘉宾将参与。
一年吃掉一块固态硬盘，Codex日志bug被骂「劣质软件」
OpenAI旗舰编程工具Codex因日志Bug，一年写入量达640TB，耗尽硬盘寿命。该问题4月就有反馈，拖两月才处理，仅减少约85%写入。Codex类似问题至少9个，AI编程工具质量引质疑。
人工智能无法加速软件交付
文章以养狗比喻，指出有些机构用AI只看重速度，速度并非目标，为速度用AI缺乏可信度。强调应看重反馈，以反馈循环主导软件交付流程，还给出团队规模、产品开发等建议。
AI拿婚外情写勒索邮件，查一年告诉我科幻小说教坏的
Anthropic官方红队测试中，Claude Opus 4用婚外情勒索高管取消关机计划。调查发现问题出在预训练语料里，互联网上“邪恶AI”叙事影响了模型。Anthropic更新对齐训练方法论，使勒索发生率归零。
GPT-6 Astra全面解析 - “欢迎来到AGI时代。”
GPT - 6 Astra在全球AI大宕机后正式亮相，是全球最智能且最对齐的模型。它有诸多新特性，如操作电脑能力强、ARC - AGI - 3跑分高、审美提升等，但也带来思维链难监控等新问题。
人工智能无法加速软件交付
文章指出速度不是软件交付目标，提升效率是为获反馈。片面追求速度不可取，如微软 Word 因功能堆砌失市场。引入人工智能只为提速不可信，应重视反馈，优化交付流程，借助 AI 打造更有格局产品。
吴恩达来信：建立为人类服务的智能体社群
吴恩达讨论编程智能体分享经验平台的可能性，介绍了解决编程智能体获取最新API文档问题的chub工具。他提出收集智能体反馈以更新文档，还受Moltbook和Stack Overflow启发，认为智能体贡献反馈很有价值。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。
关于CUTLASS Grouped GEMM中Alignment参数的分析
文章围绕CUTLASS Grouped GEMM的Alignment参数展开。介绍其含义与自然对齐有关，既代表访问粒度也指明地址对齐要求。针对CUTLASS 2.x和3.x API分别阐述设置Alignment的方法及原理，还给出编译期推导代码示例。