AI 通过人类反馈强化学习实现对齐?矛盾与局限
引言 我们选择“有用、诚实、无害”作为标准,因为它们简单易记,并且似乎涵盖了我们希望对齐的 AI 系统的大部分 … 阅读更多
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引言 反向传播(Backpropagation,简称 BP)自 1986 年提出以来,一直是深度学习的基本工具 … 阅读更多
深度学习的成功离不开反向传播(BP)算法,但BP也面临两大挑战:计算效率低和生物学上不合理。为了解决这些问题, … 阅读更多
引言 自2017年被提出以来,Transformer已成为AI大模型的主流架构,在语言建模领域长期占据主导地位 … 阅读更多
引言 人工智能领域正在探索通向通用人工智能(AGI)的道路,其中一个重要方向是开发”语言智能体&# … 阅读更多
人工智能的快速发展催生了强大的基础模型,但其“黑盒”性质也带来了调试、监控和信任方面的挑战。概念解释作为一种新 … 阅读更多
近年来,人工智能 (AI) 领域见证了多模态系统的兴起。这些系统能够无缝整合文本、图像和音频等多种形式的数据, … 阅读更多
引言:LLM的局限性与AGI的曙光 近年来,大型语言模型(LLM)的蓬勃发展,为人工智能领域注入了新的活力,预 … 阅读更多
引言:大语言模型的“大象梦境” 当我们被要求不要去想一头大象时,我们脑海中浮现的第一个画面很可能就是一头大象。 … 阅读更多
近年来,大型语言模型(LLM)在各个自然语言处理任务中都取得了显著的进步,其中一项就是开放域对话。这项技术旨在 … 阅读更多