OpenAI前员工Leopold Aschenbrenner，之前在超级对齐（Superalignment）部门，可是能和Ilya大佬共事的。
在目前的模型训练范式中，偏好数据的的获取与使用已经成为了不可或缺的一环。在训练中，偏好数据通常被用作对齐（alignment）时的训练优化目标，如基于人类或 AI 反馈的强化学习（RLHF/RLAIF）或者直接偏好优化（DPO），而在模型评估中，由于任务的复杂性且通常没有标准答案，则通常直接以人类标注者或高性能大模型（LLM-as-a-Judge）的偏好标注作为评判标准。
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）。
HydroX AI近日完成400万美元天使轮融资，由绿洲资本领投.HydroX AI成立于2023年7月，位于美国加州，是一家专注于AI Safety（大模型安全）和Safe AI（安全人工智能）的科技企业，致力于为大模型公司、使用大模型的企业以及其他B2B行业的客户提供全方位、多层次的AI安全解决方案。
通用模型时代下，当今和未来的前沿AI系统如何与人类意图对齐？通往AGI的道路上，AI Alignment（AI对齐）是安全打开 “潘多拉魔盒” 的黄金密钥。
人工智能价值对齐（AI alignment）是关涉AI控制与AI安全的重要问题，随着人工智能的飞速发展和广泛应用，人工智能可能带来的风险和挑战也日益凸显，由此，“价值对齐”问题开始被广泛讨论和提及。
