人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉

OpenAI超级对齐团队的解散为价值对齐问题的解决提供了另外一种思路:与其着眼于现有大模型的价值对齐,既需要面对价值本身的复杂性及其与人工智能性能的张力问题,还需要面对下游风险加剧的问题,不如专注于AI更多的可能性与开放式人机生态体系的打造,通过有效的人机交互与环境感知,鼓励开发与人类处于更广泛的目的分享和责任分...

高效评估多模态预训练对齐质量,中科大提出模态融合率MIR

总体上来看,越低的MIR代表着越高的预训练模态对齐质量。可学习模态校准在对MIR的探究推导过程中,证明了底座大模型在训练过程中展现出的在浅层逐渐缩小模态间差距的倾向。这促使研究者们重新思考多模态大模型中一些继承自大型语言模型的设计是否不利于促进跨模态对齐。为此,研究者们提出了MoCa,一个可插拔轻量...

你和ChatGPT理解语言的方式一样吗?从表征对齐角度比较人工神经...

进行测度后,我们还需要将其投射于高维连续矢量空间以形成嵌入,这些嵌入可能会有更高的信噪比,或者因为一些工程问题我们需要进行这份操作(比如计算资源有限的时候需要进行降维)来进行对齐的工作。比如,对人工神经网络的激活或脑数据进行降维,将离散的分类数据通过算法映射到高维矢量;(5)用来衡量嵌入之间对齐度所选取的对...

EMNLP 2024 | 从特征解耦角度重新审视单义神经元及其在对齐算法中...

参考文献[1]Cunningham,Hoagy,etal."Sparseautoencodersfindhighlyinterpretablefeaturesinlanguagemodels."ICLR(2024).[2]Elhage,etal.,"ToyModelsofSuperposition",TransformerCircuitsThread,2022.[3]Rafailov,Rafael,etal."Directpreferenceoptimization:Yourlanguagem...

林爱珺 常云帆 | 人工智能大模型价值对齐的人文主义思考

1.实现价值对齐并非易事,面临着诸多亟待解决的问题。有研究认为价值对齐的实现有三大难题,分别是技术障碍、规范障碍和校准问题。技术障碍主要是指如何教授和训练人工智能系统,以便它们能够更好地学习人类的价值观。规范障碍主要是指选择何种价值原则进行对齐。由于人类价值观的复杂性和多样性,不同的文化、个体,甚至同一...

参考文献格式|这次给我狠狠的对齐

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Nat. Commun. 速递:跨物种全脑切片对齐方法 BrainAlign

总之,在这项工作中,研究者们设计了一个具有自监督对比学习的异构图神经网络来跨物种整合全脑图谱,并通过详细多角度的生物信息学分析证实了跨物种基因表达的相似性。未来融合其他模态数据集(例如,蛋白质相互作用网络)可能会促进更大的图的整合和对齐。参考文献...

通用人工智能的哲学之思④|闫宏秀:论通用人工智能之“通”

参考文献:维纳,2018年:《人有人的用处》,陈步译,商务印书馆。AgüerayArcas,B&Norvig,P,2023,“ArtificialGeneralIntelligenceIsAlreadyHere”,URL=.Collins,H,2018,ArtifictionalIntelligenceAgainstHumanitysSurrendertoComputers,Cambridge:PolityPress....

通用人工智能:是什么?如何测试?如何实现?

"对齐"(alignment)"失控"与"自主"五、结语近两年,由于聊天机器人ChatGPT及其继任者的问世[1,2],"通用人工智能(AGI)"这个既"年轻"又"老成"的领域一跃成为显学,"从‘清锅冷灶’到‘烈火烹油’",它似乎成了脍炙人口的"标签"。之所以说它"年轻",是因为这一术语的正式提出仅在18年前(即2006年AGIWork...

苹果、英伟达们使用内容创作者的语料,如何穿透其合法性

04由于此,平台方如何保护内容创作者权益,以及内容数据权益价值如何公平分配,都需要在商业和治理实践中予以清晰化、惯例化与规范化。以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考训练数据来源,在大模型公司那里,是一个挺讳莫如深的问题。一方面,他们担心数据的来源方,如内容创作者或拥有方,向他们主张权利,另外一方面,他们...