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Persona selection model
Persona selection model
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AI对齐研究聚焦LLM中的低维结构
Resolution的研究人员正在探索AI模型（特别是大型语言模型LLMs）中低维结构的概念。他们提出，诸如不对齐和潜移学习等涌现行为源于预训练数据中的相关性，这些相关性可以被系统地建模。该团队旨在识别和控制这种结构，通过干预少数关键维度而非数万亿个参数，从而可能实现更高效、更有效的AI对齐。
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Google DeepMind 探讨 SFT 过滤器在大型语言模型安全方面失效的原因
Google DeepMind 的研究人员正在调查为什么用于语言模型安全属性的监督微调（SFT）过滤器经常失效。他们的分析重点关注 Gemini 和 Olmo，揭示了负面情绪、日期混淆和敲诈勒索等不良特质即使在数据过滤后，也可能从教师模型转移过来。该团队提出了七种导致此失效的假设，包括简单的泛化、潜意识学习以及与角色选择和提示分布相关的问题。