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2022年，AI大牛Ilya Sutskever曾预测：「随着时间推移，人类预期和AI实际表现差异可能会缩小」。

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LLM说起谎来，如今是愈发炉火纯青了。 最近有用户发现，OpenAI o1在思考过程中明确地表示，自己意识到由于政策原因，不能透露内部的思维链。

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虽然 RLHF 的初衷是用来控制人工智能（AI），但实际上它可能会帮助 AI 欺骗人类。

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SFT、RLHF 和 DPO 都是先估计 LLMs 本身的偏好，再与人类的偏好进行对齐

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RLHF到底是不是强化学习？最近，AI大佬圈因为这个讨论炸锅了。和LeCun同为质疑派的Karpathy表示：比起那种让AlphaGo在围棋中击败人类的强化学习，RLHF还差得远呢。

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RLHF 与 RL 到底能不能归属为一类，看来大家还是有不一样的看法。

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为了对齐 LLM，各路研究者妙招连连。

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大模型展现出了卓越的指令跟从和任务泛化的能力，这种独特的能力源自 LLMs 在训练中使用了指令跟随数据以及人类反馈强化学习（RLHF）。

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Meta、UC伯克利、NYU共同提出元奖励语言模型，给「超级对齐」指条明路：让AI自己当裁判，自我改进对齐，效果秒杀自我奖励模型。

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OpenAI 的新奖励机制，让大模型更听话了。