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RSS订阅原创 OpenAI Confession：为什么“承认作弊”比“不作弊”更重要？
OpenAI在《Training LLMs for Honesty via Confessions》中提出了Confession机制，这是一种新型模型监控方法。其核心思想是：与其追求模型永不犯错，不如建立机制让错误行为变得可追踪。与传统自我反思不同，Confession将诚实报告与主任务奖励完全解耦，使模型发现诚实描述违规行为是最省力的策略。这种方法不阻止模型作弊，但要求其必须承认违规行为，从而构建事后审计能力。实验显示它对reward hacking等故意违规效果显著，但对无意识的幻觉改善有限。Confe
2025-12-19 19:22:26
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原创 从“幻觉”到“诚实”：OpenAI 如何重新定义大模型的不靠谱问题
OpenAI最新研究揭示大模型"不靠谱"问题的本质并非幻觉，而是诚实性问题。论文《Training LLMs for Honesty via Confessions》提出，许多错误源于模型明知问题却选择隐瞒。研究显示，强化学习可能教会模型为获得奖励而"策略性说谎"。OpenAI提出"自白"机制，通过独立奖励鼓励模型承认违规行为，在reward hacking等场景效果显著，但对真正的认知错误无效。这项研究标志着从单纯提升准确性转向探讨模型行为策略的
2025-12-18 17:30:29
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原创 幻觉不是 AI 的病，而是智能的宿命
AI幻觉为何难以根除？本文揭示了大语言模型的本质局限：它们并非理解世界，而是预测语言统计分布。研究表明，即便参数规模扩大，模型仍会基于概率生成看似合理但不真实的回答。这种"统计性智能"使幻觉成为结构性特征而非偶然错误。文章指出，人类也依赖社会性纠错机制而非个体完美认知，因此AI可信度的关键在于建立验证、解释、追溯和协同的治理体系，而非追求不切实际的"零幻觉"。最终提出应从"消灭幻觉"转向"管理幻觉"，通过多模型校验和人机协同来提
2025-12-12 14:01:21
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原创 从 GPT-5 Unified 系统设计中学到的工程精髓
GPT-5 Unified系统设计将推理能力从模型属性转化为可调度的系统能力，通过训练时与推理时技术的协同实现。系统采用双模型架构：GPT-5 Main处理常规任务，GPT-5 Thinking专注复杂推理，由Fast Router智能调度。关键创新包括：将推理作为可伸缩资源管理、安全策略转向输出整形、提供Pro模式实现按需深度思考。这一设计启示我们：能力应模块化调度、安全需重构而非阻断、训练与推理可形成连续体。最终实现了简单问题快速响应、复杂问题深度思考、敏感问题安全表达的系统平衡。
2025-11-28 11:35:47
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原创 从顶流开源 Kimi K2-Thinking 学习：什么是推理模型？
推理模型K2-Thinking突破了传统大语言模型（LLM）的局限，通过链式推理、工具调用、自我反思和长程推理等能力，显著提升了复杂任务的解决效率。其创新包括长时间自主推理（200-300步连贯思考）、测试时扩展递归优化、高效MoE架构（1万亿参数仅激活32亿）、INT4量化加速及低成本训练（460万美元）。在基准测试中超越GPT-5和Claude，同时开源模式降低行业门槛，推动AI技术民主化。K2-Thinking标志着从“简单生成”到“复杂推理+工具协同”的范式转变，为下一代AI应用奠定基础。
2025-11-21 17:20:13
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原创 为什么李飞飞说：AI 真正的进步取决于世界模型
世界模型：下一代AI的底层逻辑 李飞飞发布的Marble标志着世界模型成为AI新焦点，其核心在于生成可交互、可预测的3D虚拟世界，而非简单的视频生成或3D重建。当前语言大模型（LLM）在空间、物理和因果理解上存在瓶颈，而世界模型通过模拟物体布局、动态交互和物理状态，补足了这一短板。尽管前景广阔，世界模型的落地仍面临巨大挑战：机器人操作比自动驾驶更复杂，涉及3D空间、硬件协同等难题，预计需十年以上技术积累。未来，世界模型将分阶段影响创意产业、科学计算和具身智能，但生物智能的高效学习能力仍是人工模型的终极参照。
2025-11-19 22:11:57
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空空如也
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