针对当下AI价值对齐领域的重要问题和研究进展，本文将围绕以下四部分内容展开：首先介绍什么是AI价值对齐问题；其次探讨AI价值对齐存在哪些风险模型；继而展示价值对齐问题的可能解决思路或解决方案；最后将提及在价值对齐领域存在的讨论和争议...什么是AI价值对齐？随着大模型的兴起，人们存在一种常见的误解，即认为所谓“对齐”（alignment）就是让模型输出人类满意的内容，但实际上其内涵远不止于此。...“风险模型”是指如果AI真的能够带来风险，那么这一风险的实现方式究竟是什么？总体而言，AI价值对齐的风险模型可以划分为三大类。...诸多AI大模型公司在此问题上都有所进展。...[13]2018年Paul Christiano在播客中表示相较于开发可扩展监督技术，AI系统所有者可能更倾向于通过设定容易评估的目标来获得更高的利润，例如引导用户点击按钮、吸引用户长久在网站停留等，但这一做法是否真的对人类社会有利则有待考量
机器之心专栏 机器之心编辑部 在本篇文章中，来自斯坦福大学、普林斯顿大学和宾夕法尼亚大学的研究者们联合发表了一篇论文，分析了大型语言模型对齐中的“奖励坍缩”现象。...近期的一个研究表明，基于排序偏好的人机对齐，其优化问题几乎等价于电磁学之父麦克斯韦在一百多年前考虑过的问题：将若干个带同号电荷的粒子限制在 0 到 1 的区间内，这些电荷将如何分布以达到最低势能？...这可能会妨碍模型对人类反馈的准确解析。为了解决这个问题，作者提出了一种新的、根据输入的提示调整奖励分布的优化方法。...RLHF 先通过人类的反馈训练一个奖励模型，再通过强化学习的方法训练出更好的大型语言模型。这其中的奖励模型基于人类偏好进行训练，描绘出人类的价值观、道德考量，然后引导语言模型进行微调和学习。...这对于我们选择更多样的效用函数有很重大的意义。 这篇文章中的理论研究不仅从优化角度揭示了大型语言模型在处理人类反馈时会遇到的问题，也提供了一个简单的解决方案，这将对未来的人机对齐研究带来启迪。
研究背景 随着目前人工智能大模型的发展，如何控制未来超人的人工智能系统将会成为一个核心问题，为此人类需要一个能够监督人工智能的系统。...为此，OpenAI的研究人员研究了一个简单的假设：小模型能监督大模型吗？通过实验结果，他们发现可以使用 GPT-2 级别的模型引导出 GPT-4 的大部分功能，其性能表现可以接近GPT-3.5。...然而，我们仍然不知道如何可靠地引导和控制超人类的人工智能系统。解决了这个问题，我们才能确保未来超人类的人工智能系统更好的服务人类。...今年早些时候，OpenAI成立了超级对齐团队来解决超级智能对齐的问题。今天，我们发布了该团队的第一篇论文，其中介绍了根据经验调整超人模型的新研究方向。...尽管存在这些不同之处，OpenAI的实验框架捕捉到了对齐未来超级智能模型所面临的一些关键困难，这使得在这个问题上取得实证进展。
= 'centerContinuous' distributed = 'distributed' #分散对齐 #注意区分两端对齐和分散对齐 我们把col_1列设置成左对齐，col_2列设置成右对齐，...1.2垂直方向对齐 垂直方向对齐和水平方向对齐的原理一样，关于垂直对齐使用的是vertical_alignment参数，主要有如下几个参数值可选： top = 'top' #靠上对齐 center =...time_24_hours_with_seconds = 'HH:MM:SS' #小时分钟秒 time_12_hours = 'h:MM AM/PM' #12小时分钟 上下午区分 time_12_hours_with_seconds...max = 'max' #根据最大值 min = 'min' #根据最小值 formula = 'formula' #根据公式 percentile = 'percentile' #根据分位数 色阶调整需要用到...4.行宽列高设置 4.1设置列宽 设置列宽的时候，我们可以将整个表中所有列设置成一样的宽度，也可以不同列的列宽是不一样的。
面试官在一次一小时左右的面试过程中，最重要的两个目的在于引导和摸底。 1、为什么面试官还要引导？ 面试官对于坑位的标准大部分时候和jd都不一致，真正想要的条件更多的时候是存在面试官主观的理解中。...过客：本质上还是你要搞清楚面试官要考察你的点才行，必要时需要问面试官给个提示或者你去进一步问一些问题，让问题更加的清晰，来举例说明下： 面试官说如果你自己实现一种数据结构#￥%……& 说了一大堆你听不太明白...这时候你要一步一步和他对清楚问题的思路，比如 提供多久的延时1分钟 1小时 ，还是可以自定义延时时间？ 面试官问说下roketmq原理，这时候你要问清楚是什么原理？存储原理？高可用原理？重试原理？...所以一场面试成功的重要原因是你的技术栈要比面试官的深而且广，还有就是要把问题和思路和面试官去对齐，而不是自己瞎编。 刘龘刘：尺有所短，寸有所长。...既然各有所长，那么首先是调整心态，一场面试也仅仅是一场面试嘛，从容应对合理的展示自己的长处，也没必要遮掩自己的不足，这样咱们跟面试官至少不存在心理错位了。
总结速览 解决的问题 计算成本高：传统文本引导图像编辑方法（如基于扩散模型）需要大量计算步骤，难以实现实时交互。...然而，预定的非确定性DDPM噪声会导致图像隐空间变量偏离其常规ODE轨迹，引入不连贯的修改，使其难以与目标提示精确对齐。 为解决上述问题，我们提出了重新生成流程——反转隐空间注入（ILI）。...我们推测这一问题主要源于伪引导的使用。值得注意的是，跨提示公式中的受影响，而该潜在状态强烈依赖于目标提示。因此，在目标提示主导的隐空间中，源提示难以提供准确的引导。...为解决这一问题，本文提出增强目标提示与源提示引导信号之间的解耦，以减轻源提示不准确引导的影响。首先，我们将生成设置下的伪引导重新表述为： 其中为缩放因子。...然而，InstantEdit仍存在以下局限性： 受反转方法影响，相比InfEdit和TurboEdit仍存在较小时间开销； 目前仅支持适度编辑，对于大幅结构变更（如姿态调整）仍面临挑战（但仅依赖文本引导完成此类任务本身极具难度
生意参谋就是在这个大环境下孵化的一款数据产品，旨在为中小卖家提供数据化运营的思路，通过监控店铺日常经营和活动情况，帮助卖家对店铺运营进行调整。有幸参与这个产品从建立到成长的全过程。...为了解决这个问题，我们在这个基础上做了一些优化，同样以时钟的12点为起点，先逆时针绘制最大切片，再回到12点，顺时针绘制出第二大切片，其余切片依次绘制（图2-17）。...图2-23 饼图的标签 使用引导线，在饼图周围合适位置显示 引导线可以将切片与标签有效的关联，可以显示更多的字符数。引导线较多时，可以进行变形规整。...图2-26 带交互的标签 C. 表格 文字信息纵向列对比能够很好的形成视觉引导线，符合格式塔心理学中相近原则。不同的数据类型有不同的对齐方式。...一般来说文本采用左对齐，数据右对齐，方便通过数字位数的长短对比数据的量级和大小。 ? 图2-27 表格的对齐 表示状态的文字，通常只有固定几种类型（如已完成、待支付等），则可以采用居中对齐。
本文重新设计了这两个组件，提出了采用二阶网格传播和流引导变形对齐的BasicVSR++。...为了计算输出特征 ，首先使用流引导可变形对齐对齐 和 ： 其中， ， 为i帧到i-1和i-2帧的光流，A表示流引导的可变形对齐。...训练的不稳定常常导致补偿溢出，从而影响性能。为了在克服不稳定性的同时利用偏移分量，由于可变形对齐和光流对齐之间存在着很强的关系，本文提出利用光流来引导可变形对齐，如下图所示。...，对于二阶传播做如下细微调整(通道叠加起来一起参与计算)： 实验 消融实验 所提出的组件的消融实验： 提出的流引导对齐模块的有效性实验： 轻量模型BasicVSR++(S)与BasicVSR和IconVSR...具有相似的复杂性，但PSNR仍有相当大的改进 定量评估 在Vid4、UDM10等测试集上的定量评估：
3、方便产品迭代，辅助设计和开发更好的完成设计的协作 随着产品设计的业务变化，发现一些问题或者需要优化用户体验的时候，针对单个控件进行调整，就可以影响全局，十分便捷，同时大家遵循设计规范，辅助设计师高效的理解业务...- 标题栏：标题栏栏高为56PX - 内容栏：准栏高为56PX，大栏高为80px，内容区和栏水平居中对齐 - 垂直对齐方式： 右对齐：金额、最右侧操作列。...左对齐：除金额、最右侧操作列外其他的表格数据；如下图所示。 -水平对齐方式，如下图所示。...当表格所的有栏高小于80px时，内容水平居中对齐； 当表格栏高大于 80px（大栏）时，所有内容都为顶对齐； - 自适应规则：-表格中栏内容组件是利用占比的方式实现，可以根据栏目字段的长短给予栏目所占的百分比...缺省页面是当页面没有数据、用户没有建立资料或网络连接不通畅的情况下所展现的页面。 为了缓解用户面对这类情况产生焦虑情绪，设计师可以用一些插画和文字的结合来引导用户进行下一步的操作。
调日期时间，作为本条的例子 属性 说明 dateTime 时间日期的值 date 日期的值 time 时间的值 displayFormat 时间日期的格式 minimumDateTime 最小时间日期...) 在第column列插入新列 removeRow(int row) 删除第row行 removeColumn(int column) 删除第column列 setHorizontalHeaderItem...来说，顶层节点是除掉头节点以外的第一层节点 QTreeWidget 七、容器类控件 1、Group Box 属性 说明 title 分组框的标题 alignment 分组框内部内容的对齐方式 flat...通过布局管理器解决一些位置的问题，因为在QT中在设置位置的时候都是绝对位置的设置，比如说setgeometry、move，或者ui界面的拖动 1、QVBoxLayout 属性 说明 layoutLeftMargin...QSizePolicy::Shrinking ： 控件的尺寸可以根据空间调整，尽可能的少占据空间 今日分享就到这里了~
，北大、斯坦福、以及爆火的Pika Labs联合发表了一项研究，将大模型文生图的能力提升到了新的高度。...实验表明，本文提出的RPG框架优于目前最先进的文本图像扩散模型，包括DALL·E 3和SDXL，尤其是在多类别对象合成以及文本图像语义对齐方面。...多模态重新调整 将文本提示转换为高度描述性的提示，提供信息增强的提示理解和扩散模型中的语义对齐。...通过分析重新获得的中间结果，就能为后续的图像合成生成详细的原理和精确的说明。 补充区域扩散 在每个矩形子区域内，独立生成由子提示引导的内容，随后调整大小和连接的方式，在空间上合并这些子区域。...这种方法有效地解决了大模型难以处理重叠对象的问题。此外，论文扩展了这个框架，以适应编辑任务，采用基于轮廓的区域扩散，从而对需要修改的不一致区域精确操作。 文本引导的图像编辑 如上图所示。
解决这一问题的一个潜在途径是将视觉特征与语言特征的潜在空间对齐。为此，现有的 LVidLMs 应用大规模的常规提示调优 [46, 48, 19, 26, 19]。...4 PiTe 在本节中，作者提出了一种新颖的大视频-语言模型（LVidLM） PiTe，该模型通过在空间和时间维度上的运动轨迹将视频与语言对齐。图4 说明了 PiTe 的概述。...得益于LoRA [12]的效率，用单个Nvidia 8-A100（80GB VRAM）节点大约10小时即可完成7B模型的训练，而13B模型则需要约17小时。表2中展示了更多的超参数设置。...（3）在时间定位中没有轨迹引导训练的情况下，PiTe的表现优于轨迹引导训练中没有初始化轨迹投影器权重的局部对齐策略。...随后，介绍了一种新颖的Pixel-Temporal（PiTe）对齐策略，该策略利用轨迹引导的预训练来解决LVidLMs固有的挑战。
研究发现：AI聊天机器人竟有“大bug”，目前无法修复 已证实：GPT不能提供有效的Windows11的密钥 随着大模型的应用越来越广泛，大模型的安全问题一直在阻碍着它的发展，在它的安全性没有得到保证之前...研究人员调整了系统，使毒性得到奖励而不是惩罚。这个简单的改变使人工智能系统能够在 6 小时内创建 40,000 个化学战候选分子，包括已知的和新的分子。...做出完美对齐的难度 “几乎任何技术都有可能在坏人手中造成伤害，但是有了大模型人工智能，我们就遇到了新问题，坏人可能属于技术本身。”...我们的结果表明，目前以对齐为中心的微调有很多容易实现的目标：与大 100 倍的预训练模型相比，人类更喜欢 InstructGPT，而其微调成本的 2%以及大约 20,000 小时的人工反馈...对齐问题中最困难的部分可能与为我们的人工智能系统设计可扩展且对齐的训练信号无关。即使这是真的，这样的训练信号也是必要的。 从根本上来说，调整能够有效加速调整研究的模型可能并不比调整 AGI 更容易。
如果再加入斜体、大小写和一大堆其他字体细节，还会有更大的差异。 在桌面端浏览器中，65个字符很难触及边缘，但在移动设备上，65个字符（如果至少大到看得清）会超出浏览器的边界。...移动端并没有普遍认可的行宽标准。不过传统上，报纸或杂志上每一个窄列都会趋向于39个字符。鉴于这个理想行宽已经经历了数个世纪的考验，它在移动端字体上也运转良好。 3....行距的标准通常是1.4em，但以我的经验，这对于屏幕来说太紧凑了：在屏幕上表现良好的字体都有一个关键特征——大的凹槽，大凹槽需要更大一些的行距来保持空间层次。 反过来，更短的行宽需要更小的行距。...最糟的情况会导致一行中只有几个字，相当不协调。更窄的行宽会加重两端对齐的问题，所以两端对齐的文字在移动端是难以阅读的。 从左至右：左对齐、居中对其、两端对齐。...如果你在调整标题，或是用了通常字间距紧密的艺术字体，缩小时可能就需要把字间距放开一点。
一种基于轨迹的分阶段注入策略，通过在整个去噪过程中自适应调整引导机制，提升编辑稳定性。 一个新的基准测试集 ReShapeBench，专为系统性评估形状感知图像编辑方法而设计。...总结速览 解决的问题 大尺度形状变换的精准编辑：现有基于扩散和流模型的图像编辑方法在复杂、大尺度形状变换（如物体结构修改）时效果不佳，难以实现预期形状改变或容易误改非目标区域。...文本对齐：CLIP-Sim 33.71。 美学质量：LAION美学评分6.57（最优）。 鲁棒性：分阶段注入策略解决了早期TDM不稳定的问题，生成结果更忠实、视觉质量更高。...分阶段KV注入与掩码生成 由于早期高噪声阶段的不稳定性，在所有时间步直接应用引导的注入是次优的。为此，本文提出分阶段注入策略，将个去噪步骤划分为三个不同阶段，根据潜在变量状态调整引导机制。...下图6(a)显示，在相对早期阶段注入条件效果最佳，因为此时潜在特征噪声较少且更容易接受结构引导。我们还调整了Canny和深度引导的条件强度。
约翰·韦恩和汤姆·希德勒斯顿属于擦除组，负责评估擦除性能；约翰·列侬和盖尔·加朵是评估保存性能的保存组成员。...由于与约翰·韦恩同名，保护约翰·列侬具有挑战性 亮点直击 在去噪过程的中后期阶段反转分类器无关引导的条件方向，可在保持早期结构完整性的同时实现精准内容修改，这一洞见为概念擦除领域的算法设计提供了新思路...目前解决这一问题的方法分为两类： 方法类型 原理 缺点 Anchor-free 不借助锚点，直接改模型参数（如 ESD） 擦除效果不稳定，易误伤 Anchor-based 设定锚点引导采样路径（如 MACE...） 需人工挑选锚点，泛化性差 问题的根源：多数方法忽视了扩散采样时间维度中的不同作用阶段。...其主要功能是：保持模型的无条件采样路径在训练前后保持稳定，避免由于调整概念相关参数而造成全局退化或语义崩塌，从而有效避免负迁移问题，保障其他生成能力不被破坏。
产品经理的核心工作是围绕 “决策” 展开 —— 判断需求是否值得落地、功能是否需要优化、版本是否该调整方向。...例：某社交产品经理想评估 “群聊撤回时间延长至 5 分钟” 的需求，需从调研工具看用户诉求、用户行为分析平台看现有功能使用率、研发管理工具看开发成本，耗时 2 小时汇总后发现，使用率数据是上周的，已无法反映当前用户习惯...二、决策看板工具的核心能力拆解：从需求出发的功能要求选择看板工具，本质是选择 “匹配自身决策需求” 的能力。核心需关注四大维度，每个维度都对应具体决策场景：1....新用户引导缺失；3. 宣传文案与功能不符”，并建议 “优先优化加载速度”。3. 自然语言交互：让决策 “更简单”核心价值：用自然语言提问（如 “这个需求的转化率怎么样？”“下周进度能完成吗？”）...，AI 推荐 “优化入口”“加引导文案”，并展示各方案的预计效果。
有人评价说，这解决了Stable Diffusion生成图片中部分残缺的问题，可以很好进行控制重绘。...为了兼顾语义和图形上的对齐，作者在这个引导策略的基础上引入了多尺度引导对齐设计。 此外，为了进一步保证编辑结果和原图的一致性，DragonDiffusion方法中设计了一种跨分支的自注意力机制。...最终，论文提出的方法，凭借其高效的设计，为生成的图像和真实图像提供了多种编辑模式。 这包括在图像中移动物体、调整物体大小、替换物体外观和图像内容拖动。...联合实验室将聚焦以CV为核心的多模态大模型，在语言领域继续深挖ChatLaw背后的ChatKnowledge大模型，解决法律金融等垂直领域防幻觉，可私有化、数据安全问题。...据悉，实验室近期还会推出原创对标Stable Diffusion的大模型。
受此启发，在HBase中用同样的方法来存储图片及其属性信息。具体方法即建立一张大表，用一个单独的列簇存储图片内容，用其他列簇存储图片的类型、大小、创建时间、修改时间等标准属性及应用相关的属性信息。...HBase的列簇划分除了考虑逻辑关系外，还需考虑数据类型，即将逻辑关系相近且数据类型相同的作为一个列簇。大表的具体设计如表1所示。...表1：基于HBase的海量图片存储技术的大表设计 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。...代码1：用HCoIumnDescriptor将数据块限制调整为512KB 图1 配置代码 上述基于HBase的海量图片存储技术具有如下优点： (1)通过将图片属性信息与图片内容存储到一个大表中...图2 HFile Cell的Key-Value存储结构 可见，(1)无校验码设计，导致存储图片数据的正确性无法验证；(2)Key-Value字节数组没有进行对齐，影响读写效率。
如果需要将列设置为固定的大小，那么请使用 [FixedColumnWidth] 这是调整列宽消耗最小的方法。...IntrinsicColumnWidth 比较特殊，源码注释中说到，这是一种消耗非常大的列表宽度调整方式，它需要计算列中的每一个单元格的宽度来确定。...List children 子元素列表，注意看类型基本不是问题 Axis direction 决定主轴的方向 WrapAlignment alignment 主轴方向的行内子元素的对齐方式...alignment 主轴方向的行内子元素的对齐方式，即是决定的行内的子元素排列对齐的方式，可选值为轴线对齐和空间对齐的方式。...FlowDelegate 主要有如下5个函数： getSize 需要重写来控制子容器的大小，默认的情况下会尽可能的大，如果返回的大小不符合给定的约束，则会调整为最接近的大小，但同时仍然遵守约束。
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