神经网络:模拟人脑以实现智能决策
神经网络作为模拟人脑神经元工作原理的模型,在人工智能领域发挥了重要作用。从图像识别到自然语言处理,神经网络在多个领域展现出强大的能力。随着技术的不断进步,神经网络有望在未来实现更高级别的智能决策,为人工智能的发展带来新的机遇和挑战。
基于人类反馈的强化学习:对齐AI与人类价值观的技术革命
基于人类反馈的强化学习(RLHF)是一种通过人类偏好来训练AI的技术,使其行为更符合人类价值观。它分三阶段:先用示范数据微调模型,再训练奖励模型预测人类偏好,最后用强化学习优化模型。相比传统方法,RLHF在安全性、创造力、数据效率等方面优势显著,能有效提升AI的对齐性与实用性,是实现有益人工智能的关键路径。