[A] Stenacellus stygopersicus Jugovic、Malek-Hosseini 和 Issartel sp。十一月[B, C] S. tashanicus Khalaji-Pirbalouty、Fatemi、Malek-Hosseini 和 Kuntner，2018 年，伊朗塔山洞穴。 Jugovic, Malek-Hosseini, Issartel, Konecny-Dupré, Kuntner, Fatemi, Flot, Douady 和 Malard, 2024.DOI: doi.org/10.5852/ejt.2024.968.2733摘要我们报告了 St
LLM Alignment: Reward-Based vs Reward-Free Methods
LLM 对齐的优化方法上下文语言模型已经展示了根据用户提供的提示生成各种引人注目的文本的非凡能力。然而，定义什么是“好”文本具有挑战性，因为它通常取决于个人偏好和具体背景。例如，在讲故事时，创造力是关键；在制作信息内容时，准确性和可靠性至关重要；而在生成代码时，确保它正确运行至关重要。因此出现了“LLM 对齐问题”，它指的是确保大型语言模型 (LLM) 的行为方式符合人类价值观、意图和偏好的挑战。设计一个损失函数来捕捉我们在文本中重视的各种品质——比如创造力、准确性或可执行性——是非常复杂且通常不切实际的。像这样的概念是不可区分的，因此不能反向传播，也不能用简单的下一个标记生成来训练。想象一下
Stanford AI Lab Papers at CoRL 2021
机器人学习会议 (CoRL 2021) 将于下周举行。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表 LILA：语言知情潜在行动作者：Siddharth Karamcheti*、Megha Srivastava*、Percy Liang、Dorsa Sadigh 联系方式：skaramcheti@cs.stanford.edu、megha@cs.stanford.edu 关键词：自然语言、共享自主性、人机交互 行为：虚拟、交互和生态环境中日常家庭活动的基准 作者：Sanjana Srivasta
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机器人学习会议 (CoRL 2021) 将于下周举行。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的研究成果！已接受论文列表 LILA：语言知情潜在行动作者：Siddharth Karamcheti*、Megha Srivastava*、Percy Liang、Dorsa Sadigh联系方式：skaramcheti@cs.stanford.edu、megha@cs.stanford.edu 关键词：自然语言、共享自主性、人机交互 行为：虚拟、交互和生态环境中日常家庭活动的基准 作者：Sanjana Srivast
