“无审查”与“已对齐”AI模型之间的区别常常被过度简化，实际上，对齐是一个多层面的过程，而非简单的过滤。该过程始于基础模型，然后使用诸如人类反馈强化学习（RLHF）或AI反馈强化学习（RLAIF）等技术进行微调，以偏好特定输出。最后，系统提示和输出分类器在推理时增加了额外的控制和安全层级。即使是相同的基本模型，不同的AI平台也可能仅因后层配置的差异而表现出截然不同的行为。 AI
影响 阐明了AI模型行为的技术基础，从而能够更明智地评估AI聊天平台。
排序理由 该条目提供了对现有AI模型对齐技术的技术性解释和分析，而非宣布新模型或产品。
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