首个个性化对齐大模型问世！可精准识别用户内在动机和偏好，还有百万用户画像开源数据集 | 蚂蚁&人大
首个个性化对齐大模型问世！可精准识别用户内在动机和偏好，还有百万用户画像开源数据集 | 蚂蚁&人大如何让大模型更懂「人」？
来自主题: AI技术研报
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如何让大模型更懂「人」？
万字长文，对多模态LLM中对齐算法进行全面系统性回顾！
近年来，深度学习技术在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域取得了突破性进展。然而，在现实场景中，传统单目标优化范式在应对多任务协同优化、资源约束以及安全性 - 公平性权衡等复杂需求时，逐渐暴露出其方法论的局限性。
在大模型逐步接近AGI之时，"AI对齐"一直被视为守护人类的最后一道防线。
跨模态因果对齐，让机器更懂视觉证据！
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的进展，但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域（例如减少幻觉问题），是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
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。
在当今AI技术迅猛发展的背景下，大语言模型（LLM）的评估问题已成为一个不可忽视的挑战。传统的做法是直接采用最强大的模型（如GPT-4）进行评估，这就像让最高法院的大法官直接处理所有交通违章案件一样，既不经济也不一定总能保证公正。
模型安全和可靠性、系统整合和互操作性、用户交互和认证…… 当“多模态”“跨模态”成为不可阻挡的AI趋势时，多模态场景下的安全挑战尤其应当引发产学研各界的注意。