从个性化到情绪智能，揭秘美国AI教育产品的市场霸主之路
从个性化到情绪智能，揭秘美国AI教育产品的市场霸主之路从排名Top20的美国AI教育产品中，一窥 AI 战略背后的产品取胜关键。
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10615 点击 2024-06-26 12:39
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从排名Top20的美国AI教育产品中，一窥 AI 战略背后的产品取胜关键。
在人工智能领域的发展过程中，对大语言模型（LLM）的控制与指导始终是核心挑战之一，旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法（RLHF）来管理这些模型，成效显著，标志着向更加人性化 AI 迈出的关键一步。
最近两天，一篇入选 ACL 2024 的论文《Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators?》在社交媒体 X 上引发了热议，就连图灵奖得主 Yann LeCun 也参与了进来。
人形机器人的「Hello World」。
随着大型语言模型（LLM）规模不断增大，其性能也在不断提升。尽管如此，LLM 依然面临着一个关键难题：与人类的价值和意图对齐。在解决这一难题方面，一种强大的技术是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。
高质量图像编辑的方法有很多，但都很难准确表达出真实的物理世界。 那么，Edit the World试试。
比斯坦福DPO（直接偏好优化）更简单的RLHF平替来了，来自陈丹琦团队。 该方式在多项测试中性能都远超DPO，还能让8B模型战胜Claude 3的超大杯Opus。 而且与DPO相比，训练时间和GPU消耗也都大幅减少。
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。