大语言模型（LLM）已经在多项自然语言处理任务中展现出卓越能力，但其潜在安全风险仍然是阻碍规模化落地的关键瓶颈。目前社区用于安全对齐的公开数据集，往往偏重于「词汇多样性」，即让同一种风险指令尽可能用不同的表达方式出现，却很少系统考虑指令背后的「恶意意图多样性」以及「越狱策略多样性」。
在人工智能领域，对比语言 - 图像预训练（CLIP） 是一种流行的基础模型，由 OpenAI 提出
几百年前开普勒通过观测数据，总结出了行星运动的规律，例如行星沿椭圆轨道运行，这让他能精确预测行星未来的位置。这就像今天的基础模型，通过学习海量数据，可以很好地进行序列预测（比如接下一句话）。
Anthropic 联合创始人 Jared Kaplan 是一名理论物理学家，研究兴趣广泛，涉及有效场论、粒子物理、宇宙学、散射振幅以及共形场论等。过去几年，他还与物理学家、计算机科学家们合作开展机器学习研究，包括神经模型以及 GPT-3 语言模型的 Scaling Law。
近年来, 大语言模型 (LLM) 在数学、编程等 "有标准答案" 的任务上取得了突破性进展, 这背后离不开 "可验证奖励" (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR) 技术的加持。RLVR 依赖于参考信号, 即通过客观标准答案来验证模型响应的可靠性。
1997年，Wolfgang Maass于Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models一文中提出，由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络（SNN），能够展现出更强大的计算特性，会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”[6]。
近年来，OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 等模型的成功证明了强化学习能够显著提升语言模型的推理能力。通过基于结果的奖励机制，强化学习使模型能够发展出可泛化的推理策略，在复杂问题上取得了监督微调难以企及的进展。
当人工智能已经能下围棋、写代码，如何让机器理解并证明数学定理，仍是横亘在科研界的重大难题。
当下的AI图像生成领域，Diffusion模型无疑是绝对的王者，但在精准控制上却常常“心有余而力不足”。
2018 年，LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 在论文中（ Recurrent world models facilitate policy evolution ）推广了世界模型（world model）的概念，这是一种神经网络，它能够根据智能体过去的观察与动作，预测环境的未来状态。
