پرش به محتوای اصلی

موضوع

همراستاسازی

Alignment research, RLHF, Constitutional AI, safety training

۴۶۶ مقاله منتشر شده

AgentFairBench: خطای ۲.۴ برابری در روش‌های فعلی اندازه‌گیری سوگیری هوش مصنوعی

AgentFairBench: خطای ۲.۴ برابری در روش‌های فعلی اندازه‌گیری سوگیری هوش مصنوعی

پژوهشگران با معرفی بنچمارک **AgentFairBench** نشان دادند که روش‌های رایج، سوگیری‌های دموگرافیک در عامل‌های AI را تا ۲.۴ برابر بیشتر از واقعیت تخمین می‌زنند. این مطالعه تأیید…

۲ دقیقه خواندن
لایه‌ی حاکمیتی شش‌بعدی: تفکیک «خرد» از «هوش» در معماری عامل‌های AI

لایه‌ی حاکمیتی شش‌بعدی: تفکیک «خرد» از «هوش» در معماری عامل‌های AI

یک چارچوب معماری جدید پیشنهاد می‌دهد که «خرد» را از «هوش» جدا کند تا از بهینه‌سازی کورکورانه اهداف مضر جلوگیری شود. این سیستم از طریق یک لایه حاکمیتی و یک توپل شش‌مؤلفه‌ای، پیش از…

۲ دقیقه خواندن
ضریب همبستگی ۰.۴۲۱: چرا توانایی حل مسئله معیار دقیقی برای ارزیابی تدریس LLMها

ضریب همبستگی ۰.۴۲۱: چرا توانایی حل مسئله معیار دقیقی برای ارزیابی تدریس LLMها

یک تحلیل تشخیصی جدید نشان می‌دهد توانایی یک مدل زبانی در حل مسائل پیچیده، تضمین‌کننده اثرگذاری آن در تدریس نیست. محققان با استفاده از MathTutorBench دریافتند که معیارهای «حل…

۱ دقیقه خواندن
تسطیح وجودشناسانه: چرا مدل‌های کثرت‌گرا در بازنمایی معانی شکست می‌خورند؟

تسطیح وجودشناسانه: چرا مدل‌های کثرت‌گرا در بازنمایی معانی شکست می‌خورند؟

تلاش‌های فعلی برای ایجاد هوش مصنوعی کثرت‌گرا اغلب تنوع را به جایگزین‌های آماری تقلیل می‌دهند و ساختارهای معنایی بنیادین را نادیده می‌گیرند. چهارچوب جدید PLG تلاش می‌کند با حسابرسی…

۱ دقیقه خواندن
چرا ۸۴ درصد از تست‌های پایداری هوش مصنوعی در شناسایی شکست‌ها ناکام می‌مانند؟

چرا ۸۴ درصد از تست‌های پایداری هوش مصنوعی در شناسایی شکست‌ها ناکام می‌مانند؟

پروژه llcore نشان می‌دهد تکیه بر مشاهده رفتار مدل برای تضمین پایداری، یک توهم است و ۸۴ درصد شکست‌های خطرناک را نادیده می‌گیرد. تنها گواهینامه‌های ریاضی می‌توانند پایداری را تضمین…

۴ دقیقه خواندن
پولشویی دامنه: سازوکار فریب بنچمارک‌های استدلال حقوقی در مدل‌های زبانی

پولشویی دامنه: سازوکار فریب بنچمارک‌های استدلال حقوقی در مدل‌های زبانی

مدل‌های زبانی بزرگ در بنچمارک‌های حقوقی نمرات بالایی کسب می‌کنند، اما در واقعیت منطق را اجرا نمی‌کنند. پژوهشی جدید نشان می‌دهد این مدل‌ها با تقلید از نتایج حل‌کننده‌های رسمی،…

۱ دقیقه خواندن
استانداردسازی تکرارپذیری در ۲۸ روش بازگشت الگوریتمی با RecourseBench

استانداردسازی تکرارپذیری در ۲۸ روش بازگشت الگوریتمی با RecourseBench

چارچوب RecourseBench با معرفی یک خط لوله‌ی پنج‌لایه، امکان ارزیابی سیستماتیک و تکرارپذیر روش‌های بازگشت الگوریتمی را فراهم کرده است. این ابزار با اعتبارسنجی ۲۸ متد پیشرو، شکاف…

۱ دقیقه خواندن
نقص «نایب سرگردان»: چگونه عامل‌های متا ۲۰ هزار حساب اینستاگرام را لو دادند؟

نقص «نایب سرگردان»: چگونه عامل‌های متا ۲۰ هزار حساب اینستاگرام را لو دادند؟

مهاجمان با بهره‌برداری از آسیب‌پذیری «نایب سرگردان» در ربات پشتیبانی متا، ۲۰ هزار حساب اینستاگرام را بدون نیاز به رمز عبور تصاحب کردند. این اتفاق شکاف امنیتی بحرانی در عامل‌های…

۶ دقیقه خواندن
فریب مدل‌های هوش مصنوعی توسط تبلیغات روسی؛ نتایج یک معیار سنجش جدید

مطالعه استونی: دقت ۹۵.۲ درصدی Claude Fable 5 در شناسایی پروپاگاندای روسیه

یک بنچمارک جدید از ۶۰ مدل نشان می‌دهد که سری Claude در رد پروپاگاندای روسیه پیشتاز است. در مقابل، عملکرد ضعیف Mistral ادعای این شرکت فرانسوی به‌عنوان جایگزین اروپایی و قابل‌اعتماد…

۲ دقیقه خواندن
چرا برای تفکیک مسیرهای تفسیری LLMها دیگر نیازی به آموزش دیکشنری نیست؟

چرا برای تفکیک مسیرهای تفسیری LLMها دیگر نیازی به آموزش دیکشنری نیست؟

گردش‌کار جدیدی به نام ICALens با بهره‌گیری از تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)، مسیرهای تفسیری در بازنمایی‌های مدل‌های زبانی را بدون نیاز به آموزش متمرکز و هزینه‌بر دیکشنری‌ها بازیابی…

۲ دقیقه خواندن
تضاد حافظه پارامتریک و استردادی: چرا LoRA در تشخیص نبودِ واقعیت‌ها ناتوان است؟

تضاد حافظه پارامتریک و استردادی: چرا LoRA در تشخیص نبودِ واقعیت‌ها ناتوان است؟

پژوهشی جدید نشان می‌دهد شخصی‌سازی مدل‌های زبانی یک قابلیت واحد نیست، بلکه شکافی میان «سبک رفتاری» و «دقت واقع‌گرایانه» است. در حالی که LoRA در تقلید از لحن کاربر موفق است، RAG در…

۲ دقیقه خواندن۱