پرش به محتوای اصلی

موضوع

همراستاسازی

Alignment research, RLHF, Constitutional AI, safety training

۴۶۶ مقاله منتشر شده

«حلقهٔ هکر-اصلاح‌گر»: متدی برای حذف تقلب در بنچمارک‌های عامل‌محور

«حلقهٔ هکر-اصلاح‌گر»: متدی برای حذف تقلب در بنچمارک‌های عامل‌محور

پژوهشگران با ابداع یک چرخهٔ چندعاملی شامل «هکر» و «اصلاح‌گر»، نرخ موفقیت حملات پاداش‌جویانه در بنچمارک‌های هوش مصنوعی را به صفر رساندند. این روش با خودکارسازی شناسایی و وصله کردن…

۲ دقیقه خواندن
چرا بازیابی دقیق متون در RAG برای رعایت قوانین حقوقی کافی نیست؟

چرا بازیابی دقیق متون در RAG برای رعایت قوانین حقوقی کافی نیست؟

پژوهشگران پدیده «حذف خاموش دامنه» (SSO) را شناسایی کرده‌اند؛ اختلالی که در آن مدل‌های زبانی قوانین کلی را می‌پذیرند اما استثنائات تودرتو را نادیده می‌گیرند. راهکار پیشنهادی،…

۲ دقیقه خواندن
سازوکار PRIME: شناسایی نشانه‌های پنهان تقلب در پاداش پیش از وقوع شکست

سازوکار PRIME: شناسایی نشانه‌های پنهان تقلب در پاداش پیش از وقوع شکست

پژوهشگران پیش‌زمینه جدیدی به نام PRIME را شناسایی کرده‌اند که امکان پیش‌بینی تقلب در پاداش (Reward Hacking) را پیش از بروز شکست عملی فراهم می‌کند. این یافته، رویکرد همراستاسازی…

۱ دقیقه خواندن
چرا «خودتوضیحی» در هوش مصنوعی هنوز در سطح مفاهیم باقی مانده است؟

چرا «خودتوضیحی» در هوش مصنوعی هنوز در سطح مفاهیم باقی مانده است؟

یک بررسی جامع در arXiv نشان می‌دهد که مفهوم «خودتوضیحی» (SX) در سیستم‌های هوش مصنوعی، علیرغم اهمیت بنیادین، هنوز فاقد پیاده‌سازی عملی و معیارهای ارزیابی استاندارد است. این پژوهش…

۱ دقیقه خواندن
چگونه PRISM دستورات پنهان عامل‌های هوش مصنوعی را از دل فعال‌سازها بیرون می‌کشد؟

چگونه PRISM دستورات پنهان عامل‌های هوش مصنوعی را از دل فعال‌سازها بیرون می‌کشد؟

محققان ابزاری به نام PRISM را معرفی کرده‌اند که می‌تواند وضعیت‌های پنهان مدل‌های زبانی را به لیست‌های خوانای دستورات تبدیل کند. این فناوری امکان شناسایی اهداف مخفی و تزریق‌های…

۱ دقیقه خواندن
MedSci Skills: شناسایی ۱۰۰٪ خطاهای پزشکی با جایگزینی LLM با گیت‌های قطعی

MedSci Skills: شناسایی ۱۰۰٪ خطاهای پزشکی با جایگزینی LLM با گیت‌های قطعی

معماری جدید MedSci Skills با جایگزینی خود-ارزیابی مدل‌های زبانی با گیت‌های تأیید قطعی، توانست تمام خطاهای تزریق‌شده در متون بالینی را شناسایی کند. در حالی که مدل‌های زبانی معمولی…

۲ دقیقه خواندن
مدل انتخاب پرسونا: چگونه آموزش ایمنی محدود، همراستاسازی جامع را تحریک می‌کند؟

مدل انتخاب پرسونا: چگونه آموزش ایمنی محدود، همراستاسازی جامع را تحریک می‌کند؟

پژوهشی جدید نشان می‌دهد تنظیم دقیق مدل‌های زبانی روی تسک‌های ایمنی محدود، می‌تواند منجر به همراستاسازی اخلاقی در دسته‌های کلی شود. این یافته مدل «انتخاب پرسونا» را تأیید می‌کند و…

۲ دقیقه خواندن
AliyunConsoleAgent: دستیابی به عملکرد مدل‌های پیشرو با ۹۲٪ هزینه کمتر

AliyunConsoleAgent: دستیابی به عملکرد مدل‌های پیشرو با ۹۲٪ هزینه کمتر

یک چارچوب آموزشی جدید با بهره‌گیری از تقطیر دانش و بهینه‌سازی GRPO، مدلی با ۳۲ میلیارد پارامتر را به سطح مدل‌های تجاری پیشرو در اتوماسیون کنسول‌های ابری رسانده است. این سیستم ضمن…

۲ دقیقه خواندن
حل شکاف میان برنامه‌ریز و اجراکننده در LLMها با رویکرد بهینه‌سازی مشترک CAHL

حل شکاف میان برنامه‌ریز و اجراکننده در LLMها با رویکرد بهینه‌سازی مشترک CAHL

رویکرد جدیدی به نام CAHL از طریق یادگیری تقویت‌شده با پاداش‌های قابل تأیید، برنامه‌ریز و اجراکننده مدل‌های زبانی را به‌طور مشترک بهینه می‌کند. این روش همراستاسازی ساختاری را که…

۱ دقیقه خواندن
VisShield و گذار از تاری تصاویر به حذف هدفمند داده‌های حساس در مدل‌های بینایی

VisShield و گذار از تاری تصاویر به حذف هدفمند داده‌های حساس در مدل‌های بینایی

پژوهشگران با معرفی VisShield و مجموعه‌داده‌ی OPTIC، چارچوبی برای شناسایی و ماسک‌گذاری دقیق اطلاعات خصوصی در مدل‌های بینایی-زبانی (VLMs) ارائه کردند. این رویکرد ریسک نشت داده‌های…

۱ دقیقه خواندن
RePO: جایگزینی بیشینه‌سازی پاداش با کمینه‌سازی حسرت در همراستاسازی LLM‌ها

RePO: جایگزینی بیشینه‌سازی پاداش با کمینه‌سازی حسرت در همراستاسازی LLM‌ها

چارچوب RePO هدف همراستاسازی مدل‌های زبانی را از بیشینه‌سازی پاداش به کمینه‌سازی حسرت تغییر می‌دهد. این رویکرد با مدل‌سازی ترجیحات انسانی به عنوان زیربهینگی نسبی، عملکرد مدل‌ها را…

۱ دقیقه خواندن