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12-01 08:31
对齐三难困境:RLHF系统的根本限制 / Position: The Complexity of Perfect AI Alignment -- Formalizing the RLHF Trilemma
1️⃣ 一句话总结
本文形式化提出了'对齐三难困境',指出任何基于人类反馈的强化学习系统都无法同时实现三个理想目标:全面代表多样化人类价值观、计算可处理性以及抗干扰鲁棒性。
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对齐三难困境:RLHF系统的根本限制 / Position: The Complexity of Perfect AI Alignment -- Formalizing the RLHF Trilemma
本文形式化提出了'对齐三难困境',指出任何基于人类反馈的强化学习系统都无法同时实现三个理想目标:全面代表多样化人类价值观、计算可处理性以及抗干扰鲁棒性。
强化学习提升大语言模型对层级知识的遍历能力 / Reinforcement Learning Improves Traversal of Hierarchical Knowledge in LLMs
这项研究发现强化学习并非像传统观点认为的那样会损害语言模型的记忆知识,而是通过提升模型在已有知识层级中搜索和导航的‘程序性技能’,使其在需要遍历结构化知识(如医疗代码)的回忆任务中表现更优。