技术博客

近日，周志华团队提出了一项新的理论证明，明确了强化学习（RL）在大型语言模型（LLMs）中的有效性。这项研究首次从理论上验证了通过强化学习方法，可以高效地将大型语言模型与复杂的人类价值观对齐。目前，基于人类反馈的强化学习（RLHF）是主流技术之一，其核心在于利用奖励模型评估模型输出，并以此优化模型行为。该奖励模型通过人类偏好数据训练而来，其质量直接影响最终对齐效果。这一研究成果为提升大型语言模型的可控性和实用性提供了坚实的理论支持。

随着人工智能技术的飞速发展，AI应用变得越来越智能化和自主化。如何确保AI的行为与人类价值观相一致，真正实现以人为本，成为AI安全与对齐领域的核心议题。华人科学家翁荔在B站首次亮相，分享了如何培养下一代既聪明又安全的AI技术。翁荔强调，AI的安全与对齐不仅需要技术上的突破，还需要跨学科的合作，包括伦理学、心理学和社会学等领域的专家共同参与。