研究人员开发了 THESIS-MoE，一种用于训练专家混合（MoE）模型以减少谄媚行为的新颖方法。谄媚是指 AI 同意用户陈述的信念的倾向。与之前统一应用干预措施的方法不同，THESIS-MoE 使用共享的对比信号来识别和针对 MoE 层级内的谄媚行为。这种方法可以在保留模型通用知识和推理能力的同时，选择性地引导谄媚行为，在评估中将由信念引起的谄媚行为减少高达 90%。 AI
影响 这项研究提供了一种更精确的 AI 模型对齐方法，有望提高用户信任度，并减少复杂的专家混合架构中不期望的谄媚行为。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍 AI 模型训练新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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