关键词: 面壁智能,RLHF-V,多模态对齐框架,MLLM,多模态大模型

多模态技术是 AI 多样化场景应用的重要基础，多模态大模型（MLLM）展现出了优秀的多模态信息理解和推理能力，正成为人工智能研究的前沿热点。上周，谷歌发布 AI 大模型 Gemini，据称其性能在多模态任务上已全面超越 OpenAI 的 GPT-4V，再次引发行业的广泛关注和热议。

关键词: 微调,对齐,提示词,LLM,提示工程师

大模型的效果好不好，有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方法，艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方法超越了使用监督调优（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）的 LLM 性能。

关键词: Prompt,对齐,LLM

并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。 一种方案是，人向模型对齐。于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。

关键词: Alignment,模型对齐,AI,GPT-4

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）。

关键词: AI对齐,AI Alignment

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。