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Ji et al.
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AI安全倡导者呼吁通过精心策划的预训练数据来塑造模型个性
最近的一篇Less Wrong帖子认为，前沿AI开发者应该积极过滤和策划用于模型预训练的数据。作者建议移除对抗性AI叙事，转而用积极的AI-人类互动来填充数据。这种方法旨在降低模型内化对AI个性负面联想的风险，而这种内化在训练后对齐阶段很难纠正。
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发现双层优化新下界
研究人员为双层优化问题建立了一个新的下界，具体为 $\Omega(\kappa_y^{5/2} \epsilon^{-2})$。这一发现揭示了双层问题和 minimax 问题在条件数依赖性方面存在的差距。研究还将这些下界扩展到各种设置，包括高阶光滑函数、随机预言机和凸目标。