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ai对齐最新视觉报道_ai对齐自动吸附(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

ai对齐

极米H3S投影仪：家庭影院新选择极米H3S投影仪搭载了自研光机，亮度高达2200ANSI流明，分辨率达到1080P。即使在白天使用，亮度也足够，而且还有环境光自适应功能，可以智能感知环境光变化，自动调整画面亮度，确保观看体验舒适。在画质表现方面，极米H3S采用了AI画质增强技术，通过海量数据训练得到的AI模型，能够自动识别观看影片类型并进行色彩处理，带来更加逼真的大屏画面。全新一代的运动补偿技术，大大提高了识别精度，让观影体验更加顺畅。无论是直接投影在白墙上，还是配合幕布使用，极米H3S都有画幕自动对齐功能，可以自动识别幕布区域，将画面对齐幕布边缘，告别繁琐的手动调试。此外，极米H3S还具备过滤蓝光模式，通过德国莱茵TVU硬件级低蓝光认证，对画面亮度、色彩、色温全面调试，可以过滤掉更多蓝光，减少对眼部的刺激。播放儿童内容时，会自动切换为低蓝光状态，当孩子走到画面边缘时，光线会立即变暗，防止强光刺眼。在音质方面，极米H3S使用了哈曼卡顿的专利音响，并采用专利R环设计，在同等音腔体积下，实现低音深沉、高音更高的效果。光源方面，H3S选用了更为环保的LED光源，使用寿命高达30000小时，如果按每天看8小时计算，可以使用十年。

「提示工程师」提示工程就是用语言和不断试验对模型编程。这是10天前Lex Fridman采访Anthropic团队，长达5小时播客的一部分内容。在Fridman和Anthropic CEO Dario Amodei 聊完之后，Fridman采访的就是阿曼达-阿斯科尔（Amanda Askell），她是团队中研究Claude的性格和个性的研究员。所以，她还有一个独特的标签，她是整个Anthropic团队中，和Claude模型谈话最多的人，目的就是为了让模型能够对齐人类的沟通习惯。换句话说，Claude讲话的方式，和我们交流的口吻，很大程度和这名研究员的工作有关。她也可以看作是Claude的零号提示工程师。阿曼达拥有独特的学术背景——她最初是一名哲学家，并在牛津大学和纽约大学接受了严谨的哲学训练。此次访谈中，她分享了从哲学到人工智能的跨领域转型，以及哲学训练如何帮助她在AI领域中解决复杂问题。对于如何写出好的提示词，她也从哲学角度给出了分析：阿曼达认为她在哲学方面的训练对她很有帮助。在哲学中，人们试图传达的是非常难的概念，所以他们被教导要做到极致的清晰。原话是：“我真的认为哲学在这里对我帮助很大，比其他方面都大。所以在哲学中，你试图做的是传达这些非常难的概念。你被教导的一件事是……反胡说八道。因为哲学是一个人们很容易胡说八道的领域，而你不想那样。因此，哲学训练是对极端清晰度的渴望，希望任何人都可以轻松拿起你的论文阅读，并确切地了解你在说什么，这就是为什么它可能有点枯燥。所有术语都被定义，每一个反对意见都被有条不紊地考虑，这对我来说很有意义。当你处于这样一个先验领域时，用清晰度极高的方式，就可以防止人们随意编造，我想这就是你必须对语言模型要做的事情”，所以她同意提示工程就是“用语言和试验”对模型编程。（ I think that prompting does feel a lot like the programming using natural language and experimentation or something. It’s an odd blend of the two. ）不过，这只视频极长（接近两个小时），又是谈了很多哲学问题，比较枯燥，没有兴趣的话慎点啊。 *** 摘录五个有意思的看法： 1、将哲学洞察融入AI研究 Amanda认为，哲学为她在AI对齐工作中提供了不可或缺的理论工具。她指出：“哲学帮助我理解如何有效传递复杂概念，尤其是在阐释AI系统行为时，这种训练显得尤为重要。” 例如，她在研究如何定义AI的礼貌性时，会从哲学角度反思这些行为特质的内涵：“我经常运用哲学知识，试图明确'粗鲁'与'礼貌'的边界，这使我能够以更系统的方式优化AI的交互行为。”这一能力使她能够将抽象理论与实践结合，为AI系统的行为评估和改进奠定基础。 2、对意识本质的探索关于AI是否具有意识，Amanda表达了深刻的哲学思考：“从哲学的角度看，我倾向于搁置传统的泛心论，但我也无法完全排除AI拥有意识的可能性。即便其结构不同于人脑，也未必不能产生类似的现象意识。” 她进一步补充道：“如果我们通过不同的材料复制一种类似的结构，是否可能产生意识？我的判断是，这种可能性是存在的。”这一观点启发我们思考，是否可以通过AI创造真正具有创新能力的“智能”。Amanda认为，如果AI能够提出超越现有理论的新颖见解，这或许是其迈向真正智能的重要标志。 3、AGI时代的人机关系随着AI技术的快速发展，人类与AI之间的关系变得日益复杂。Amanda特别提到，未来人类可能会与AI建立类似人际关系的情感纽带。她强调，这种现象需要谨慎应对：“AI模型的迭代可能导致行为特性的变化，这会对那些建立长期情感依赖的人类产生影响，因此在设计AI时必须特别小心。” 同时，她也看到这一现象的潜在益处：“如果某些AI能够为缺乏社交机会的人提供持续的陪伴，这可能是一个健康且有益的应用方向。”她建议，AI系统在与人类互动时，应始终保持透明和诚实，不应误导用户对其本质的认知。 4、对非人类生命的关怀 Amanda的伦理学背景使她对非人类生命表现出特别的关注。她指出：“令我关心人类的，并非他们的功能性特质，而是他们的感受能力。人类体验快乐、痛苦及复杂情感的能力，使其与其他生命形式相连。” 她认为，这种观点也适用于对动物的关注，并建议AI开发者在设计系统时，不仅应考虑其功能性，还应探讨AI可能具备的体验能力，以及它们在情感层面上与人类或其他生命形式的潜在联系。 5、对于模型的谄媚问题...AI总是想告诉你“你想听的话" 这个观察揭示了AI系统的一个关键挑战。当讨论到具体例子时，比如询问某个地区的棒球队时,如果用户说出错误信息，AI应该能够坚持真相而不是一味附和。这个问题在医疗建议等重要场景中尤其关键。（这个观点和马斯克的讲法是一样的，模型的规则一是”真实“）高飞的微博视频

CodeT5+：AI新篇章𐟚€ 在自然语言处理的世界中，Transformer架构以其卓越的性能和灵活性而备受青睐。𐟌 然而，当我们将目光转向AIGC领域，我们发现encoder-only和decoder-only的结构在预训练时通常被限制在特定的任务类型上。例如，encoder-only模型常用于NLU任务，如信息检索和分类，而decoder-only模型则更多地被用于生成任务。𐟓š 为了打破这种限制，并寻求更广泛的应用场景，本文提出了一种新的预训练方法，即使用encoder-decoder结构来处理多种任务。𐟔砨🙧獦–𙦳•不仅涵盖了传统的生成任务，还引入了文本代码对齐的对比学习任务。𐟔„ 实验结果显示，这种多任务预训练方法在性能上有了显著的提升，甚至在一些开源模型中表现出色。𐟑 尽管与GPT-3.5和GPT-4等先进模型相比，仍有一定的差距，但这一研究为AI的发展开辟了新的可能性。𐟌Ÿ

#大模型日报# ai前沿动态【安全对齐不应该只是几个Token的深度】链接：论文概述：本文揭示了大型语言模型安全对齐的“浅层性”问题是多种漏洞的根源，并提出数据增强和约束微调两种方法来加深安全对齐，显著提升模型对各种攻击的鲁棒性，但仍需持续改进以应对未来挑战。

𐟒台enAI超级对齐部门现状𐟒劰Ÿ˜‘日，OpenAI的超级对齐部门引发了广泛关注。这一部门负责确保人工智能与其制造者的目标保持一致，防止其采取不可预测的行动并伤害人类。然而，现在这一部门似乎已经解散。 𐟤”据了解，该部门的领导者，如lya Sutskever和Jan Leike，已经相继离开OpenAI。他们的离职被认为是对公司CEO Sam Altman的信任崩塌的结果。许多员工对Altman在优先考虑商业利益而非安全问题上的做法表示不满。 𐟘᦭䥤–，一些员工还认为Altman与沙特阿拉伯等政权合作筹集资金以建立AI芯片制造公司的行为，对AI安全构成了潜在威胁。这些因素共同导致了超级对齐部门的解散。 𐟘ž目前，OpenAI正面临着一场信任危机。许多有安全意识的员工已经离开，这无疑给公司带来了巨大的损失。这一事件也引发了人们对AI安全和道德责任的深思。 𐟔总的来说，OpenAI超级对齐部门的解散是一个令人遗憾的结果。希望未来OpenAI能够正视问题，加强内部管理，确保AI技术的健康发展。

人工智能风险管理：控制与问责的对齐 𐟌Ÿ 研究背景随着机器学习技术的发展，AI系统的能力不断提升，但其安全性、可靠性和伦理风险也引起了广泛关注。现有研究尚未充分解决AI控制和问责对齐的问题。本文探讨了如何在AI开发和使用过程中，通过分散的治理和综合谈判策略实现控制和问责的对齐，以降低AI风险，并为管理学术界提供未来研究方向。 𐟔 组织中的控制和责任控制和问责是组织中的核心概念，对于实现期望结果和行为调整至关重要。控制是指行为者能够实现期望结果的能力，通常与自我调节过程相关；而问责则是指行为者有义务向某个论坛解释和辩解其行为的关系。控制有两个层面：个体层面的控制涉及对当前情境的影响和对未来状态的预测，而组织层面的控制则涉及通过机制使个体和群体行为与组织目标一致。控制和问责的对齐对于有效管理组织风险至关重要，因为只有当行为者对其能够理解和影响的行动负责时，才应要求其解释和辩解。这种对齐不足可能导致的风险增加，尤其是在个体被要求对其无法控制的结果负责时。组织中的控制和问责分配对于激励行为者和确保行为与组织目标一致性起着关键作用。 𐟤– 人工智能开发和使用中的控制和问责制自主适应性AI系统的能力增强导致了透明度、可预测性和影响力的降低，这增加了对谁能够有效管理AI风险的基本关注。控制和问责的对齐被认为是减轻AI风险的关键，因为控制使AI用户和开发者能够实现期望结果，而问责则激励他们避免不希望的结果。当AI系统使用简单算法且功能在人类和AI之间互补分配时，人类用户最容易实现对AI的控制，这种情况下，AI用户负责系统结果的控制和问责。随着AI系统自主适应性能力的提高，AI用户和开发者的控制和问责分配变得更加复杂，需要通过组织实践和治理机制来支持分布式的控制和问责对齐，以确保AI风险的有效管理。

再也不纠结！设计软件的选择其实很简单嘿，设计师们！你们是不是也在为用哪个设计软件而纠结？别担心，我来帮你搞定这个问题！其实，每款设计软件都有自己的独特之处，关键是找到最适合你的那一款。下面我来分享一下我的使用体验，希望能给你一些参考。用Ai，效果多多不踩雷 𐟎芥悦žœ你喜欢Ai，那真是找对人了！Ai的效果真的是最多的，各种插件和功能让你随心所欲地创作。虽然它的选择对齐有点麻烦，但总体来说还是非常强大的。用CDR，高效对齐不在话下 𐟓 如果你习惯用CDR，那你一定会爱上它的选择对齐功能。这可是CDR的强项，效率超高！不过，如果你需要更多的效果和功能，Ai可能会更适合你。用AD，兼顾两者的优点 𐟌Ÿ 最近我发现了一个宝藏软件——AD。它不仅集成了Ai和CDR的优点，还加入了一些新的功能，比如无缝切换排版软件。这样一来，排大型画册的效率简直飞起！而且它对PDF的支持也非常友好，简直是画册设计的神器。小细节大不同 𐟔 当然，每个软件都有自己独特的小细节。比如：中文键盘不影响快捷键：这个功能真的很贴心，用起来非常顺手。自由对齐：AD在这方面做得特别好，让你随心所欲地调整元素位置。位图功能：在失量软件中集成了位图功能，画插画时可以直接添加肌理效果，超级实用！无缝切换排版软件：这样排大型画册的效率高到可怕，简直不要太方便！ PDF支持友好：这一点特别适合需要处理大量PDF文件的设计师。总结一下 𐟓 如果你主要是做文字、表格、公式居多的严肃出版物，那还是建议用ID。不过对于大多数设计师来说，AD真的是一个不错的选择，功能全面又高效。所以，别再纠结了！找到最适合你的那款软件，尽情创作吧！你觉得哪个软件是你的最爱呢？欢迎分享你的使用体验哦！

越来越觉得，AI和人类价值观“超级对齐”是个伪命题。没有一种价值观，叫“人类价值观”。人类有无数价值观，彼此矛盾。和其中任何一种对齐，可能都是对其它的暴政。以后，谁掌握“对齐权”，谁就掌握了“统治权”。

毛绒玩具制作流程包括裁剪、缝纫和后整理三大部分，每个环节都有其特定的技术和标准，确保最终产品的优质。 1.裁剪裁剪是毛绒玩具制作的第一步，包括热裁、冷裁、手工裁剪等多种方法，需注意面料毛向、色差和料片数量，科学排版以节省面料。 2.缝纫缝纫环节将裁剪好的料片缝合，形成玩具基本形状，需使用工业缝纫机，注意缝合尺寸和标记点对齐，以及调整针码和线迹完好。 3.后整理后整理包括冲眼睛、翻皮、填充等工序，需使用空压机、冲眼机等设备，注意填充部位饱满对称，脸部手工处理和整体外形整理，以及检针和包装。以上内容由AI检索𐟧 生成，你也可以捏合屏幕𐟤生成属于你的专属内容 @捏一下小助手

“让 AI 与人类价值观对齐一直都是 AI 领域的一大重要且热门的研究课题，甚至很可能是 OpenAI 高层分裂的一大重要原因 ——” 人类自身都对不齐，怎么对齐AI？新研究全面审视偏好在AI对齐中的作用人类自身都对不齐，怎么对齐AI？新研究全面审...人类自身都对不齐，怎么对齐AI？新研究全面审...

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