强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
GPT-5，终于亮出真容！ 最新实测，由奥特曼本人带来，迅速引发大量围观。
最近整个 AI 圈的目光似乎都集中在 GPT-5 上，相关爆料满天飞，但模型迟迟不见踪影。昨天我们报道了 The Information 扒出的 GPT-5 长文内幕，今天奥特曼似乎也坐不住，发了推文表示「惊喜很多，值得等待」。
大语言模型（LLM）已经在多项自然语言处理任务中展现出卓越能力，但其潜在安全风险仍然是阻碍规模化落地的关键瓶颈。目前社区用于安全对齐的公开数据集，往往偏重于「词汇多样性」，即让同一种风险指令尽可能用不同的表达方式出现，却很少系统考虑指令背后的「恶意意图多样性」以及「越狱策略多样性」。
大模型伦理竟然无法对齐？
今年 5 月，有研究者发现 OpenAI 的模型 o3 拒绝听从人的指令，不愿意关闭自己，甚至通过篡改代码避免自动关闭。类似事件还有，当测试人员暗示将用新系统替换 Claude Opus 4 模型时，模型竟然主动威胁程序员，说如果你换掉我，我就把你的个人隐私放在网上，以阻止自己被替代。
大模型“当面一套背后一套”的背后原因，正在进一步被解开。 Claude团队最新研究结果显示：对齐伪装并非通病，只是有些模型的“顺从性”会更高。
多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
将大语言模型（LLMs）与复杂的人类价值观对齐，仍然是 AI 面临的一个核心挑战。当前主要的方法是基于人类反馈的强化学习（RLHF）。该流程依赖于一个通过人类偏好训练的奖励模型来对模型输出进行评分，最终对齐后的 LLM 的质量在根本上取决于该奖励模型的质量。
在大语言模型（LLM）加速进入法律、医疗、金融等高风险应用场景的当下，“安全对齐”不再只是一个选项，而是每一位模型开发者与AI落地者都必须正面应对的挑战。
