为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐 LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题，其中涉及到训练一个奖励模型，然后优化一个策略模型来最大化该奖励。
智东西5月23日消息，昨天，据《华盛顿邮报》报道，OpenAI的ChatGPT AI语音项目参与者透露，OpenAI并没有要求复制女演员斯嘉丽·约翰逊（Scarlett Johansson）的声音。OpenAI在回应《华盛顿邮报》采访时提供的文件也能证明这一点。
基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 使得大语言模型的输出能够更加符合人类的目标、期望与需求，是提升许多闭源语言模型 Chat-GPT, Claude, Gemini 表现的核心方法之一。
日前，北京大学智能学院可视计算与学习实验室陈宝权教授团队与苏黎世联邦理工学院健康科技系转化医学研究所Simone Schürle-Finke教授团队展开合作，首次使用物理模拟技术辅助可编程磁性微米级机器人的制造。
Ilya Sutskever宣布退出OpenAI，震动整个AI圈。
在大语言模型领域，微调是改进模型的重要步骤。伴随开源模型数量日益增多，针对LLM的微调方法同样在推陈出新。
在阿布扎比的 F1 赛道上，8 辆赛车使用相同的轮胎，相同的发动机，完全一样的车身，唯一不同之处就是自动驾驶代码。
在对齐大型语言模型（LLM）与人类意图方面，最常用的方法必然是根据人类反馈的强化学习（RLHF）
4月18日，以“AI for All，让世界充满AI”为主题的联想创新科技大会（2024 Lenovo Tech World）在上海举办。
在联想Tech World 2024之前，几乎所有人都预测到，联想的所有主要内容都将围绕着AIPC。毕竟，这是本月初的联想誓师大会上，杨元庆亲自所说。事实上从Intel、AMD到新入局的高通，整个PC行业玩家似乎都把AI当成救命稻草。
