【論文解讀】RLAIF基于人工智能反饋的強化學習
一、簡要介紹人類反饋強化學習(RLHF)可以有效地將大型語言模型(LLM)與人類偏好對齊，但收集高質量的人類偏好標簽是一個關鍵瓶頸。論文進行了一場RLHF與來自人工智能反饋的RL的比較(RLAIF) 一種由現成的LLM代替人類標記偏好的技術，論文發現它們能帶來相似的改善。
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MiniMax劉華：中國大模型既要卷技術，也需要用戶的真實反饋
“作為一門新技術，AI現在最大的問題是要讓其產品被更多人用起來。在我們看來，這一代AI大模型要真正成為每個人的生活助手和生活方式，要去服務更多的人。這就需要廣大用戶給我們提供反饋，告訴我們大模型在哪些地方是需要去改進的。”在日前的一場分享中，MiniMax副總裁劉華對觀察者網如是說。MiniMax是
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大模型微調非得依賴人類數據嗎？DeepMind：用帶反饋的自訓練更好
面對當前微調大模型主要依賴人類生成數據的普遍做法，谷歌 DeepMind 探索出了一種減少這種依賴的更高效方法。如你我所見，大語言模型（LLM）正在改變深度學習的格局，在生成人類質量的文本和解決各種語言任務方面展現出了卓越的能力。
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“蘿卜快跑”自動駕駛遭大量投訴，武漢經開區稱將約談反饋
近日，在長江網武漢市民留言板上，與“蘿卜快跑”相關的留言數量上升，目前已累計達到338條。近期出現的相關留言大多聚焦在“蘿卜快跑”引發的交通擁堵問題上，留言者紛紛表達了對這一現象的擔憂和不滿。針對這一
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專家熱議打造“生物腦與數字腦”：還需引入更多反饋以提高神經網絡性能
9月6日，2024Inclusion·外灘大會創新者舞臺上，來自螞蟻技術研究院圖計算實驗室的朱曉偉和復旦大學腦科學研究院的王云教授，共同探討了“生物腦與數字腦”的現狀和發展方向。王云教授說，盡管人類對自身的了解已經取得了很大的進步，但人們對大腦的了解程度僅為10%。他強調，對于大腦的研究仍然面臨著許
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ChatGPT的這項核心技術要被替代了？谷歌提出基于AI反饋的強化學習
無人駕駛大數據文摘出品租！GPU云資源新上線一批A100/A800運營商機房，服務有保障掃碼了解詳情?
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突破！自然語言強化學習(NLRL)：一個可處理語言反饋的強化學習框架
本論文由倫敦大學學院、上海交通大學、布朗大學、布里斯托大學、新加坡國立大學以及薩里大學的研究者合作完成。馮熙棟是論文第一作者，即將畢業于倫敦大學學院。目前是Google DeepMind的Research Scientist，主要研究方向包括強化學習與生成模型。
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景聯文數據標注：ChatGPT成功的秘密——人類反饋強化學習(RLHF)
無人駕駛ChatGPT的成功很大程度上歸功于其采用的新的訓練范式——人類反饋強化學習（RLHF）。RLHF是一種強化學習方法，它將強化學習與人類反饋相結合，通過利用人類提供的反饋來指導智能系統的行為，使其能夠更加高效、快速地學習任務。在ChatGPT的訓練中，人類反饋被納入模型的學習過程中。Chat
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OpenAI“GPT搜索”試用反饋：遠遠替代不了谷歌，還不及Perplexity
試用者表示，“GPT搜索”的界面和答案都不夠令人印象深刻，尤其對圖片和偶爾令人困惑的來源標注方式感到失望，有時甚至會呈現不真實的或“幻覺”信息。這款“GPT搜索”距離能“威脅到谷歌”還差得很遠。
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部分ChatGPTPlus用戶反饋必應聯網功能失效
11 月 4 日消息，根據國外科技媒體 ZDNet 報道和測試，部分 ChatGPT Plus 用戶無法繼續使用必應聯網（Browse with Bing）功能。OpenAI 于今年 9 月下旬，以測試版的形式，邀請部分 ChatGPT Plus 用戶測試 Browse with Bing 工具；
