Ilya领衔的OpenAI对齐团队，刚刚发表了首篇论文——用类似GPT-2监督GPT-4的方法，或可帮人类搞定自己更聪明的超级AI！
大模型的效果好不好，有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方法，艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方法超越了使用监督调优（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）的 LLM 性能。
这一切看似尘埃落定，但伴随着此次OpenAI纷争，一个潜藏的深层次议题浮出水面：考量AGI的未来轨迹时，有两种观念：一方面是“有效加速主义”，主张无条件加速技术创新，快速推动社会结构的颠覆；另一方面是“超级爱对齐”，强调在AI发展过程中必须注入对人类的深层关怀与爱，以确保AI对人类的安全性。
最近，来自北京大学等机构研究者提出了一种全新视觉语言大模型——Video-LLaVA，使得LLM能够同时接收图片和视频为输入。Video-LlaVA在下游任务中取得了卓越的性能，并在图片、视频的13个基准上达到先进的性能。这个结果表明，统一LLM的输入能让LLM的视觉理解能力提升。
本文探讨了AI对齐在OpenAI公司中被忽视的一部分，以及AI对齐在大模型训练中的重要性和影响。文章揭示了OpenAI内部因AI对齐而产生的分歧，并阐述了AI对齐在保证AI按照人类意图和价值观运作方面的作用。同时，文章指出AI对齐在大模型训练中存在的性能阉割和对齐税等问题，以及AI对齐在大模型发展中的隐藏模型和重要性。
OpenAI的董事会发生了“政变”，导致CEO奥特曼被罢免。董事会没有公布具体原因，引发了公司内部和投资者的不满和困惑。
AI能理解搞笑视频笑点在哪里了。北大等团队开源视觉语言大模型Video-LLaVA，将图像和视频表示对齐到统一的视觉特征空间，在13个图片和视频基准上达到先进的性能。
并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。 一种方案是，人向模型对齐。于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。
C-MCR利用现有多模态对比表征间可能存在的重叠模态，来连接不同的对比表征，从而学到更多模态间的对齐关系，实现了在缺乏配对数据的多模态间进行训练。
评估大模型对齐表现最高效的方式是？在生成式AI趋势里，让大模型回答和人类价值（意图）一致非常重要，也就是业内常说的对齐（Alignment）。
