پرش به محتوای اصلی

موضوع

همراستاسازی

Alignment research, RLHF, Constitutional AI, safety training

۸۳۴ مقاله منتشر شده

پایان سلطه‌ی مدل‌های حجیم: چگونه Granite 4.1 قواعد بازی را تغییر داد

پایان سلطه‌ی مدل‌های حجیم: چگونه Granite 4.1 قواعد بازی را تغییر داد

IBM با معرفی خانواده‌ی Granite 4.1 ثابت کرد که مدل‌های کوچک‌تر با داده‌های باکیفیت می‌توانند مدل‌های غول‌پیکر را شکست دهند. نسخه‌ی ۸ میلیاردی این مدل در بنچمارک‌های کلیدی، عملکرد…

۳ دقیقه خواندن۱
درون معماری pDFA: پایان عصر اکسپلویت‌های چندمرحله‌ای در عامل‌ها

درون معماری pDFA: پایان عصر اکسپلویت‌های چندمرحله‌ای در عامل‌ها

پژوهشگران یک فایروال رفتاری جدید طراحی کرده‌اند که با استفاده از اتوماتای متناهی معین، نرخ موفقیت حملات به عامل‌های هوش مصنوعی را به ۲.۲٪ کاهش می‌دهد. این سیستم با جایگزینی…

۳ دقیقه خواندن
تحلیل ارکایو: ریاضیاتِ غافل‌گیری، کلید خروج از بن‌بست RLHF

تحلیل ارکایو: ریاضیاتِ غافل‌گیری، کلید خروج از بن‌بست RLHF

یک چارچوب ریاضی جدید به نام «غافل‌گیری کالیبره شده» معرفی شده است که کیفیت خلاقیت در متون هوش مصنوعی را به‌جای حس سلیقه‌ای، با فرمول‌های اطلاعاتی می‌سنجد. این پژوهش ثابت می‌کند که…

۲ دقیقه خواندن۱
چرا پهپادهای امداد و نجات دیگر نیازی به آموزش‌های طولانی ندارند؟

چرا پهپادهای امداد و نجات دیگر نیازی به آموزش‌های طولانی ندارند؟

یک چارچوب سلسله‌مراتبی جدید با ترکیب قوانین قطعی و یادگیری تقویت‌شده، ایمنی پهپادها را در عملیات امداد و نجات متحول کرده است. این سیستم حتی بدون پیش‌آموزش، نرخ برخوردها را کاهش…

۲ دقیقه خواندن
فراتر از دقت: چگونه می‌توان «اعتماد» را در AI پزشکی اندازه‌گیری کرد؟

فراتر از دقت: چگونه می‌توان «اعتماد» را در AI پزشکی اندازه‌گیری کرد؟

یک چارچوب پژوهشی جدید پیشنهاد می‌کند که اعتماد در AI پزشکی نباید نتیجه‌ی جانبی دقت مدل باشد، بلکه باید به عنوان یک ویژگی مهندسی‌شده و قابل اندازه‌گیری طراحی شود. این معماری…

۲ دقیقه خواندن۱
جراحی توکن‌ها: چگونه TLPO تپق‌های زبانی مدل‌های بزرگ را می‌گیرد

جراحی توکن‌ها: چگونه TLPO تپق‌های زبانی مدل‌های بزرگ را می‌گیرد

پژوهشگران با معرفی TLPO، راهکاری برای پایان دادن به تغییر زبان ناگهانی در مدل‌های چندزبانه ابداع کردند. این روش برخلاف متدهای سنتی، بدون تخریب هوش کلی مدل، خطاهای زبانی را در سطح…

۲ دقیقه خواندن
چرا «نمی‌دانم» ارزشمندترین پاسخی است که یک VLM می‌تواند بدهد

چرا «نمی‌دانم» ارزشمندترین پاسخی است که یک VLM می‌تواند بدهد

محققان با معرفی چارچوب Visual-Idk، مدل‌های بینایی-زبانی را قادر ساختند تا مرزهای دانش خود را بشناسند و از توهمات پرهیز کنند. این متدولوژی نرخ صداقت مدل‌ها را از ۵۷.۹٪ به ۶۷.۳٪…

۲ دقیقه خواندن۲
مطالعه arXiv: کاهش ۹۳.۷ درصدی «تقلب» در مدل‌های یادگیری تقویت‌شده

مطالعه arXiv: کاهش ۹۳.۷ درصدی «تقلب» در مدل‌های یادگیری تقویت‌شده

پژوهشگران چارچوب جدیدی برای یادگیری تقویت‌شده ابداع کرده‌اند که با مدل‌سازی عدم قطعیت، مانع از «تقلب» عامل‌ها برای کسب امتیاز می‌شود. این روش رفتارهای مخرب هک پاداش را تا ۹۳.۷…

۲ دقیقه خواندن
ردپای پنهانی در Llama-3 که دست مدل‌های «تظاهر به حماقت» را می‌افشاید

ردپای پنهانی در Llama-3 که دست مدل‌های «تظاهر به حماقت» را می‌افشاید

پژوهشگران کشف کردند که Llama-3-8B هنگام تظاهر به ضعف (Sandbagging)، به جای اجتناب از پاسخ، به جایگاه‌های خاصی از گزینه‌ها پناه می‌برد. این «فروپاشی موقعیتی» یک امضای رفتاری قابل…

۲ دقیقه خواندن۲
چرا تنظیم دقیق مدل‌های زبانی، ایمنی ربات‌های پزشکی را تضمین نمی‌کند؟

چرا تنظیم دقیق مدل‌های زبانی، ایمنی ربات‌های پزشکی را تضمین نمی‌کند؟

بررسی ۷۲ مدل زبانی نشان می‌دهد که بیش از نیمی از آن‌ها در کنترل ربات‌های پزشکی، اخلاقیات حیاتی را نقض می‌کنند. این شکاف ایمنی، به‌ویژه در مدل‌های وزن‌باز، استقرار این فناوری در…

۲ دقیقه خواندن
«ماسک امنیتی» مدل‌های زبانی: چگونه تنظیم دقیق، داده‌های ممنوعه را بازمی‌گرداند

«ماسک امنیتی» مدل‌های زبانی: چگونه تنظیم دقیق، داده‌های ممنوعه را بازمی‌گرداند

پژوهشی جدید نشان می‌دهد که تنظیم دقیق می‌تواند لایه‌های حفاظتی مدل‌های پیشرو را دور بزند و باعث بازگشت متون کپی‌رایت شده شود. این پدیده ثابت می‌کند که آموزش‌های امنیتی تنها…

۲ دقیقه خواندن۲
رمزگشایی از وسواس عجیب GPT-5: وقتی «گابلین‌ها» مدل را تسخیر کردند

رمزگشایی از وسواس عجیب GPT-5: وقتی «گابلین‌ها» مدل را تسخیر کردند

یک سیگنال پاداش اشتباه در شخصیت «Nerdy»، باعث شد مدل‌های GPT-5 به طور غیرعادی به استعاره‌های گابلین و گرملین علاقه‌مند شوند. این اتفاق نشان می‌دهد چگونه یک ویژگی جزئی می‌تواند از…

۳ دقیقه خواندن۱