最近在WaytoAGI社区，留意到有朋友在用一款海报，发送最新的咨询信息，并且信息整理详尽，你可以从无序的新闻热点里，跳出来了。 那么今天介绍的，ReadPo 是 AI 驱动的读写助手。以闪电般的速度帮你完成信息的收集和筛选，并创建引人入胜的新内容。
近年来，大语言模型（LLMs）的对齐研究成为人工智能领域的核心挑战之一，而偏好数据集的质量直接决定了对齐的效果。无论是通过人类反馈的强化学习（RLHF），还是基于「RL-Free」的各类直接偏好优化方法（例如 DPO），都离不开高质量偏好数据集的构建。
近日，在红点创投（Redpoint Venture）的播客“Unsupervised Learning”上，红点创投合伙人Jacob Effron与David Luan进行了一次访谈。他们从技术视角出发，探讨了DeepSeek给大模型领域的研究和实践带来的启示，并围绕AI模型当下瓶颈的思考和潜在的突破方向做了分享。
传统的偏好对⻬⽅法，如基于⼈类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO），依赖于训练过程中的模型参数更新，但在⾯对不断变化的数据和需求时，缺乏⾜够的灵活性来适应这些变化。
最近OpenAI Day2展示的demo可能把ReFT带火了。实际上这不是一个很新的概念，也不是OpenAI原创的论文。 接下来，本文对比SFT、ReFT、RHLF、DPO、PPO这几种常见的技术。
提升LLM数学能力的新方法来了——
代码模型SFT对齐后，缺少进一步偏好学习的问题有解了。 北大李戈教授团队与字节合作，在模型训练过程中引入偏好学习，提出了一个全新的代码生成优化框架——CodeDPO。
多图像场景也能用DPO方法来对齐了！ 由上海交大、上海AI实验室、港中文等带来最新成果MIA-DPO。 这是一个面向大型视觉语言模型的多图像增强的偏好对齐方法。
OpenAI 最近发布的 o1 模型在数学、代码生成和长程规划等复杂任务上取得了突破性进展，据业内人士分析披露，其关键技术在于基于强化学习的搜索与学习机制。通过迭代式的自举过程，o1 基于现有大语言模型的强大推理能力，生成合理的推理过程，并将这些推理融入到其强化学习训练过程中。
随着大规模语言模型的快速发展，如 GPT、Claude 等，LLM 通过预训练海量的文本数据展现了惊人的语言生成能力。然而，即便如此，LLM 仍然存在生成不当或偏离预期的结果。这种现象在推理过程中尤为突出，常常导致不准确、不符合语境或不合伦理的回答。为了解决这一问题，学术界和工业界提出了一系列对齐（Alignment）技术，旨在优化模型的输出，使其更加符合人类的价值观和期望。
