这份提示词有很多哲学性思考，很多表达让我看到背后的设计者把claude当成一个人去设计。 我猜，应该是Amanda Askell（Anthropic负责alignment和character design，是学哲学的一位女生，也是我的榜样) 主要设计的。
OpenAI 在 “双十二” 发布会的最后一天公开了 o 系列背后的对齐方法 - deliberative alignment，展示了通过系统 2 的慢思考能力提升模型安全性的可行性。
OpenAI o1风格的推理大模型，有行业垂直版了。HK-O1aw，是由香港生成式人工智能研发中心(HKGAI)旗下AI for Reasoning团队(HKAIR) 联合北京大学对齐团队（PKU-Alignment Team）推出的全球首个慢思考范式法律推理大模型。
随着人工智能大模型的能力日益强大，如何让其行为和目标同人类的价值、偏好、意图之间实现协调一致，即人机对齐（human-AI alignment）问题，变得越发重要。
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。
近年来，大模型的高速发展极大地改变了人工智能的格局。对齐（Alignment） 是使大模型的行为符合人类意图和价值观，引导大模型按照人类的需求和期望进化的核心步骤，因此受到学术界和产业界的高度关注。
这篇文章对如何进行领域模型训练进行一个简单的探讨，主要内容是对 post-pretrain 阶段进行分析，后续的 Alignment 阶段就先不提了，注意好老生常谈的“数据质量”和“数据多样性”即可。
知识图谱作为结构化知识的重要载体，广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而，由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异，如何有效地将不同的知识图谱进行融合，以获得更加全面、丰富的知识体系，成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题，这就是知识图谱对齐（Knowledge Graph Alignment）任务所要解决的核心挑战。
如何让大模型更好的遵从人类指令和意图？如何让大模型有更好的推理能力？如何让大模型避免幻觉？能否解决这些问题，是让大模型真正广泛可用，甚至实现超级智能（Super Intelligence）最为关键的技术挑战。这些最困难的挑战也是吴翼团队长期以来的研究重点，大模型对齐技术（Alignment）所要攻克的难题。
被 OpenAI 的 Superalignment 研究团队解雇的 Leopold Aschenbrenner 最近发表了一篇关于人工智能的长篇大作，里面宣称根据他的曲线预测，人类到2027年就能实现通用人工智能。本文是对这一预测的讨论。
