打开一个看似由哈佛、全球 AI 安全研究机构背书的网站，你会以为自己进入了一个拯救人类的严肃计划。 结果……你在这个页面上多停留了十几秒，页面背景悄悄浮现出一个单词：「bullsh*t」。 仔细看动图
让LMM作为Judge，从对模型的性能评估到数据标注再到模型的训练和对齐流程，让AI来评判AI，这种模式几乎已经是当前学术界和工业界的常态。
如今，Facebook与Instagram已正式上线Reels短视频的音频翻译功能。该功能依托AI技术，可直接将视频中的人物音频翻译成不同语种，不仅支持双人对话翻译，还能实现嘴型对齐，并根据对话双方的原始音色，合成声线高度相似的翻译音轨。
一份全新GPT-5系统提示词，在GitHub中悄然泄露，足足有17803 token。内容设计超精细，用户对齐、拟人风格、输出质量等全面覆盖。
近期多项研究 [1-2] 表明，即使是经过安全对齐的大语言模型，也可能在正常开发场景中无意间生成存在漏洞的代码，为后续被利用埋下隐患；而在恶意用户手中，这类模型还能显著加速恶意软件的构建与迭代，降低攻击门槛、缩短开发周期。
强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
GPT-5，终于亮出真容！ 最新实测，由奥特曼本人带来，迅速引发大量围观。
最近整个 AI 圈的目光似乎都集中在 GPT-5 上，相关爆料满天飞，但模型迟迟不见踪影。昨天我们报道了 The Information 扒出的 GPT-5 长文内幕，今天奥特曼似乎也坐不住，发了推文表示「惊喜很多，值得等待」。
大语言模型（LLM）已经在多项自然语言处理任务中展现出卓越能力，但其潜在安全风险仍然是阻碍规模化落地的关键瓶颈。目前社区用于安全对齐的公开数据集，往往偏重于「词汇多样性」，即让同一种风险指令尽可能用不同的表达方式出现，却很少系统考虑指令背后的「恶意意图多样性」以及「越狱策略多样性」。
大模型伦理竟然无法对齐？
