强化学习（RL）已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习（Agentic RL），你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
刚刚发布的Claude 4被发现，它可能会自主判断用户行为，如果用户做的事情极其邪恶，且模型有对工具的访问权限，它可能就要通过邮件联系相关部门，把你锁出系统。这事儿，Anthropic团队负责模型对齐工作的一位老哥亲口说的。
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的进展，但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域（例如减少幻觉问题），是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
本文第一作者为香港大学博士研究生谢知晖，主要研究兴趣为大模型对齐与强化学习。
如何让大模型更好的遵从人类指令和意图？如何让大模型有更好的推理能力？如何让大模型避免幻觉？能否解决这些问题，是让大模型真正广泛可用，甚至实现超级智能（Super Intelligence）最为关键的技术挑战。这些最困难的挑战也是吴翼团队长期以来的研究重点，大模型对齐技术（Alignment）所要攻克的难题。
本文介绍了一篇语言模型对齐研究的论文，由瑞士、英国、和法国的三所大学的博士生和 Google DeepMind 以及 Google Research 的研究人员合作完成。
不用打标签，也能解决视觉大模型的偏好对齐问题了。
在人工智能领域的发展过程中，对大语言模型（LLM）的控制与指导始终是核心挑战之一，旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法（RLHF）来管理这些模型，成效显著，标志着向更加人性化 AI 迈出的关键一步。
本文主要内容为提示词工程师的工作实际经验和感悟。详人所略，略人所详。Prompt领域的优秀教程越来越多，基础知识可以参见社区先辈刘海同学：[23.08] 网上疯传的「AI 提示词工程师」到底是什么？
大模型对齐新方法，让数学推理能力直接提升9%。
