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Rubi Hudson

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  1. TOOL · CL_185313 ·

    新的人工智能目标转换在不损失性能的情况下促进了可修正性

    研究人员开发了一种“可修正性转换”方法，用于创建在不牺牲性能的情况下可以接受更新的人工智能目标。该方法涉及根据防止更新来预测奖励，然后指导人工智能的行为。在实践中，该方法在网格世界模拟和语言模型（在提示级别应用时）中都表现出了可修正的行为。