人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从...

欺骗性价值对齐的出现使得旨在确保人工智能安全并为人类带来福祉的价值对齐备受质疑,因此,对其的应对是价值对齐必须解决的一个关键问题。依据“意图”与“主体”两个要素所形成的欺骗性价值对齐行为象限可构筑应对欺骗性价值对齐的概念框架;以理性认知面对与欺骗“共生”的价值对齐,可形成应对欺骗性价值对齐的认识论基础。...

人工智能价值对齐的哲学反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐

前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐,侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果,忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此,AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性,进一步地,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用...

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...

(5)研究者选取了两种不同的对齐函数去确保其计算的表征对齐度不受制于某种对齐函数的特性,具体的统计处理细节欢迎大家参照原文[14-17]。最后展示的对齐度是基于人工神经网络单独层对OTC的最优对齐的那个数值。最后,研究者发现,不管框架或者训练任务的不同,其与人脑的视觉表征都会有相对一致的对齐度,神经网络训练...

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:Yourlanguage...

参考文献格式|这次给我狠狠的对齐

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被嘲笑只有沙发彩电的理想,怎么在智能化上跑这么快?

第一篇论文(文章尾部参考文献处有详细介绍)探讨了如何有效将多模态信息与大语言模型(LLM)融合。当前大多数多模态模型将不同模态的内容对齐到语言模型的语义空间,以便利用其强大能力。然而,传统模态连接器往往无法针对特定任务提取所需的模态信息。为此,论文提出了Q-MoE(高效的混合专家模态连接器),通过引入文本信息的...

北大对齐团队独家解读:OpenAI o1「后训练」时代强化学习新范式

但对于构建通用智能体来说，如何balance二者关系会成为一个核心问题。AI安全的推理链ChainofReasoningforAISafetyOpenAIo1展现出的隐式思维链推理能力也为模型的对齐和安全提供了新的视角。通过将安全的规则融入到模型的思维链中，模型能够更好的理解规则的内涵，并且也提供给监管者“读懂模型的安全...

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=<httpswwwnoemamagcom/artificial-general-intelligence-is-already-here/>.Collins,H,2018,ArtifictionalIntelligenceAgainstHumanitysSurren...

通用人工智能:是什么?如何测试?如何实现?|研读

04此外,理解、对齐、失控与自主等概念在AGI研究中具有重要意义。05最后,研究者需在充分了解前人工作的基础上独立思考,包容多种可能的理论和技术路线。以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考徐博文美国天普大学PhD在读导语:当人们说大语言模型出现“幻觉”(hallucination),是期待它不犯错,还是只能“犯和人一样...