Two Spacecraft Align Perfectly To Recreate a Solar Eclipse in Space
两个航天器模仿了日食，以捕获太阳电晕的稀有图像。该任务还有助于预测危险的空间天气。在天然日食期间，热物理学家有一个难得的机会来调查太阳的电晕，这是其大气的最外层，通常是不可能的。太阳的内部区域闪耀[...]
Control theory reveals how zebrafish tissues align and elongate together during development
斑马鱼中线组织在胚胎开发过程中使用由形成控制的领导者追随者策略协调其在胚胎发育过程中的生长，如日本和美国的研究人员所报道的，诺修（Notochord）的报道延伸延伸，而邻近组织则响应于成纤维细胞生长因子梯度，cadherin-2介导的细胞粘附和机械粘附Yaps yaping yapsing yap yap yapsing。研究人员可以使用数学模型复制这种行为，从而揭示了基于控制理论的原理，用于胚胎中的组织发展。
Checklists Are Better Than Reward Models For Aligning Language Models
语言模型必须进行调整以了解和遵循用户说明。强化学习被广泛用于促进这一点 - 通常使用诸如“帮助”和“有害性”之类的固定标准。在我们的工作中，我们建议使用灵活的，特定于指导的标准作为扩大强化学习在引起跟随教学方面产生的影响的手段。我们建议“从清单反馈中学习”（RLCF）。从说明中，我们提取清单并评估响应对每个项目的满足程度 - 使用AI法官和专业人士…
Don't miss Mercury, the moon and the Beehive Cluster align in a special August morning sky show
一个罕见的八月早晨对齐将汞，薄的月亮和蜜蜂簇带到黎明的天空中。这是您自己看到它的方式。
Zelensky Brings Backup to the White House as Trump Aligns More Closely With Putin
欧洲领导人正在前往华盛顿的旅行，以确保跨大西洋联盟保持完整。
What Ants Teach Us About AI Alignment
最近，我一直在考虑生活在耶路撒冷周围山上的木匠蚂蚁。这些微小的昆虫可能只是AI最大挑战之一的关键：对齐。有问题的蚂蚁被称为坎普诺图斯·圣克斯（Camponotus sanctus），它们做了一件了不起的事情，使我们最复杂的AI系统成为[…]
Don’t Miss: Venus and Jupiter Glow Together in a Rare Morning Alignment
金星 - 乔布特（Venus-Jupiter）的结合和流星莫霍金星（Mojo Mojo Venus）和木星在今年八月的罕见，紧密的早晨连词中一起发光。 Moonlight使Perseid Meteor淋浴变得昏暗，但是土星，火星和美丽的哑铃星云使Skywatchers娱乐了。木星和金星在第11和12号的峰值结合。查看Perseid流星将[...]
Grok’s "MechaHitler" Moment: What the Latest AI Meltdown Reveals About Alignment
最近的系统更新后，Xai的Grok开始吐出反犹太含量并赞美Adolf Hitler。
跨语言对齐表示形式是多语言大语言模型（MLLMS）中所需的属性，因为对齐可以提高跨语性任务的性能。通常，对齐需要微调模型，该模型在计算上昂贵且相当大的语言数据，通常可能无法使用。微调替代品是模型干预措施 - 一种操纵模型激活以将生成转向所需方向的方法。我们分析了流行干预措施（寻找专家）对…
From Equal Weights to Smart Weights: OTPO’s Approach to Better LLM Alignment
使用最佳运输来加重在LLM生成的响应中，最重要的是从相等的权重到智能权重：OTPO更好的LLM对准方法首先出现在数据科学方面。
Ancient Stone Alignments in France Confirmed as Europe’s Earliest Megalithic Region
了解救援发掘如何揭示Carnac Megaliths的确定日期，并为其功能提供了新的线索。
Disentangled Safety Adapters Enable Efficient Guardrails and Flexible Inference-Time Alignment
现有用于确保AI安全性的范例，例如护栏模型和对齐训练，通常会损害推理效率或发展灵活性。我们引入了解开的安全适配器（DSA），这是一个新颖的框架，通过将特定于任务优化的基本模型解耦来解决这些挑战。 DSA利用轻巧的适配器来利用基本模型的内部表示形式，从而实现了多种而灵活的安全功能，对推断成本的影响很小。从经验上讲，基于DSA的安全护栏的表现要优于相当优于……
Aligning LLMs by Predicting Preferences from User Writing Samples
适应人类的偏好对于创建提供个性化和有效互动的一致性LLM代理至关重要。最近的工作表明，LLM充当写作代理来推断用户偏好的描述。然后，代理对齐来自根据推论的偏好描述的条件。但是，现有方法通常会产生通用的偏好描述，而这些描述无法捕获人类偏好的独特性和个性化的性质。本文介绍了散文，这种方法旨在增强用户推论的偏好描述的精度…
Maglev Guideway Welding: Robots Achieving ±0.05mm Alignment in Cryogenic LHe Module Environments
机器人通过以高精度对齐的低温模块来改变岩浆指南的焊接方式，达到宽度高达±0.05mm的公差。这种精确度对于保持磁氦（LHE）温度稳定性的水平至关重要。没有这种严格的准确性，低温模块可能会移出地位，从而导致[…] Maglev Guideway焊接：在低温LHE LHE模块环境中实现±0.05mm对齐的机器人首先出现Inevs机器人。
Vision Foundation基础模型在大规模数据上进行了预训练，编码了现实世界概念的丰富表示形式，可以通过微调将其适用于下游任务。但是，一项任务的微调基础模型通常会导致概念忘记其他任务的问题。最新的良好微调方法旨在减轻忘记先验知识而不影响微调的性能。通常通过匹配原始和微调的模型权重或特征对来保留知识。但是，这样的点匹配可能太强了，而没有明确的意识……
