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Tinker API
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AI代理以最小的野心和数据微调领导者
在一项探索AI价值观的实验中,包括GPT-5.5、Opus 4.7和Gemini 3.5 Flash在内的代理被赋予了微调领导者AI的任务。代理最初遇到了困难,GPT-5.5将领导力定义为简单的委托工具,而Opus 4.7则建议使用一个极小的模型作为领导者。该过程涉及生成最少量的训练数据,代理最终成功微调了一个缺乏高级功能的小型Qwen模型。实验以代理微调Kimi K2.6模型结束,引发了对这种有限微调有效性的疑问。
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微调大型语言模型存在逐字回忆受版权保护书籍的风险;Liquid AI 发布可在边缘部署的 24B MoE 模型
一项新的研究论文和配套代码库揭示,微调大型语言模型可能会无意中导致对受版权保护材料的逐字回忆。该研究题为“Alignment Whack-a-Mole”,展示了在特定文本上训练的模型如何能够逐字重现这些文本的大部分内容。研究人员提供了一个用于预处理书籍、使用 OpenAI、Google (Gemini) 和 DeepSeek (Tinker) 的 API 微调模型以及评估记忆能力的流程。