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World File Search System对齐
从深度学习角度看对齐问题
在未来的几年或几十年里，通用人工智能 (AGI) 可能会在许多关键任务上超越人类的能力。我们认为，如果不付出巨大的努力去阻止它，AGI 可能会学会追求与人类利益相冲突 (即不一致) 的目标。如果像今天最强大的模型那样进行训练，AGI 可以学会采取欺骗行为以获得更高的奖励，学习不一致的内部表示目标 (这些目标可以超越其微调分布)，并使用寻求权力的策略来追求这些目标。我们回顾了这些特性的新证据。具有这些特性的 AGI 很难对齐，即使实际上并非如此，也可能看起来是对齐的。最后，我们简要概述了部署不一致的 AGI 可能会如何不可逆转地破坏人类对世界的控制，并回顾了旨在防止这种结果的研究方向。
偏好对人对齐的优化优化
大型语言模型（LLMS）通常包含误导性内容，强调需要使它们与人类价值观保持一致以确保安全的AI系统。从人类反馈（RLHF）中学习的强化已被用来实现这一路线。然而，它包括两个主要的抽签：（1）RLHF表现出与SFT相反的对超参数的复杂性，不稳定和对超参数的现象。（2）尽管进行了大规模的反复试验，但多次抽样却降低为配对的对比度，因此缺乏宏观角度的对比度。在本文中，我们提出优先排名优化（PRO）作为有效的SFT算法，以直接对人类对齐进行微调。pro扩展了逐对的骗局，以适应任何长度的偏好排名。通过迭代对比候选人，Pro指示LLM优先考虑最佳响应，同时逐步对其余响应进行排名。以这种方式，Pro有效地将Human对齐方式转换为LLM产生的N重点的概率排名与Humans对这些响应的偏好排名。实验表明，Pro的表现优于基线算法，通过基于自动的，基于奖励的GPT-4和人类评估，与CHATGPT和人类反应取得了可比的结果。
通过多级域对齐实现通用的睡眠分期
自动睡眠分期对于睡眠评估和疾病诊断至关重要。大多数现有方法依赖于一个特定的数据集，并且仅限于推广到其他看不见的数据集，这些数据集的训练数据和测试数据来自同一数据集。在本文中，我们将领域泛化引入自动睡眠分期并提出可泛化的睡眠分期任务，旨在提高模型对看不见的数据集的泛化能力。受现有领域泛化方法的启发，我们采用特征对齐的思想并提出一个名为 SleepDG 的框架来解决它。考虑到局部显着特征和序列特征对于睡眠分期都很重要，我们提出了一种结合时代级和序列级特征对齐的多级特征对齐来学习领域不变的特征表示。具体来说，我们设计了一个 Epoch 级特征对齐来对齐不同域之间每个单个睡眠时期的特征分布，并设计了一个 Sequence 级特征对齐来最小化不同域之间序列特征的差异。SleepDG 在五个公共数据集上进行了验证，实现了最先进的性能。
视觉表示对齐
在为人提供服务时，机器人需要优化与最终用户偏好保持一致的奖励。由于机器人将依靠原始的感知输入，因此他们的奖励将不可避免地使用视觉表示。最近，使用预训练的视觉模型的表示形式引起了人们的兴趣，但是在机器人技术中使这些工作的关键是微调的，这通常是通过动力学预测或执行时间周期矛盾的代理任务来完成的。但是，所有这些代理任务绕过了人类对他们重要的事物的输入，加剧了弹性相关性，并最终导致行为与用户偏好不一致。在这项工作中，我们建议机器人应利用人类的反馈将其视觉表示与最终用户保持一致，并解散该任务的内容。我们提出了representation-基于P参考的L奖（RAPL），这是一种通过基于偏好的学习和最佳运输的镜头来解决视觉表示对准问题和视觉奖励学习问题的方法。在X魔术和机器人手术中的实验中，我们发现Rapl的奖励始终产生具有较高样品效率的首选机器人行为，并在从不同的体现中学到与机器人的实现时显示出强烈的零光概括。
修订的牛津原则的净零对齐碳抵消
自2020年《原则》首次出版以来，人们对将组织和抵消策略与净净纳入保持一致。尽管如此，证据仍然对许多用于抵消的碳信用的完整性的疑问，而当今发生的大多数抵消仍然没有净零净。在过去的几年中，对最常见类型的碳信用项目的分析发现了过度信贷的证据，这些证据破坏了气候变化的缓解工作。此外，可靠的去除的供应距离还远远不足。认识到这些挑战，组织和标准机构已选择摆脱“抵消”一词，以避免误导性主张。修订后的原则强调了原始原则的核心组成部分，呼吁在碳市场和抵消实践中进行重大的课程纠正，同时还阐明了作者认为进一步详细信息将对用户有益的领域的净零净对齐原理的各个方面。最重要的更新包括：
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用高能X射线梁来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍，这是通过使用高三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双晶偏转器的主旋转轴之间的错位引起的确切的bragg角条件的偏差，并计算了一个快速，直接的程序来对齐它们。提出了一种测量液体表面上Q Z方向散射强度的实验方法，最多是Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1，液态铜用作基准测试用途的参考系统。
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用更高的能量X射线光束来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍的三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双层偏转器的主旋转轴之间未对准所引起的确切的bragg角条件的偏差，并得出了一个快速而直接的程序，以使其对齐它们。提出了一种实验方法，用于测量沿Q Z方向的散射强度至Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1的散射强度，并带有液体铜作为基准测试目的的参考系统。
敏感的远程同源性搜索通过局部对齐蛋白质语言模型的小位置嵌入
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年2月12日。 https://doi.org/10.1101/2023.07.26.550718 doi：biorxiv Preprint
人工智能对齐：全面性综述 - AI Alignment
Fig.1 RICE 原则定义了一个对齐系统应具备的四个关键特性，这四个特性并无特定顺序： (1) 鲁棒性 (Robustness) 指人工智能系统的稳定性需要在各种环境中得到保证； (2) 可解释性 (Interpretability) 指人工 智能系统的操作和决策过程应该清晰易懂； (3) 可控性 (Controllability) 指人工智能系统应该在人类的指导 和控制下运行； (4) 道德性 (Ethicality) 指出人工智能系统应该遵守社会规范和普适价值观。这四个原则指 导人工智能系统与人类意图和价值观的对齐。他们本身并不是最终目标，而是服务于对齐的中间目标。
NHS威尔士净零建筑物标准对齐
1.1气候变化是对公共卫生的威胁，但是医疗保健部门也会促进该问题。2019年威尔士政府宣布气候紧急情况，随后发起了“所有人的繁荣：低碳威尔士”报告，该报告阐明了到2030年公共部门的雄心勃勃，并特别强调了减少医疗保健排放的需要。威尔士政府发表了“ NHS威尔士碳足迹2018/19”报告（2020）计算NHS威尔士（NHSW）的碳足迹约为1Mtco2e；该值已被设置为向前移动的减排目标的基线。
CAD 检查表 对齐计划表
1. “V” 编号 2. 项目标题 3. 图纸标题 4. 图纸编号 5. PE 印章或状态印章（在 PSnE 处删除状态印章） 6. 设计师、绘图员、审阅者、检查员的姓名（如适用）