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World File Search System对齐
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。
不同的对齐指标的对齐程度如何？
近年来，已经提出了各种方法和基准来实证评估人工神经网络与人类神经和行为数据的对齐情况。但是不同的对齐指标有多对齐呢？为了回答这个问题，我们分析了来自 Brain-Score 的视觉数据（Schrimpf 等人，2018 年），包括来自模型与人类工具箱的指标（Geirhos 等人，2021 年），以及人类特征对齐（Linsley 等人，2018 年；Fel 等人，2022 年）和人类相似性判断（Muttenthaler 等人，2022 年）。我们发现神经分数和行为分数之间的成对相关性非常低，有时甚至是负相关的。例如，在我们考虑的所有 69 个对齐指标上经过全面评估的 Brain-Score 上的 80 个模型之间的平均相关性仅为 0.198。假设所有采用的指标都是合理的，这意味着与人类感知的一致性最好被视为一个多维概念，不同的方法测量根本不同的方面。我们的结果强调了综合基准测试的重要性，但也提出了如何正确组合和汇总各个指标的问题。通过取算术平均值进行聚合（如 Brain-Score 中所做的那样）导致整体表现目前由行为主导（95.25% 的解释方差），而神经预测性起着不太重要的作用（仅 33.33% 的解释方差）。作为确保不同的一致性指标都公平地贡献综合基准分数的第一步，我们通过比较三种不同的聚合选项得出结论。
车轮对齐
360° measurement field for permanent self-check and adjustment of system to movement and vibrations Rolling runout compensation eliminates time-consuming raising of vehicle and single-wheel compensation No calibration to a specific lift allows a measurement on any wheel alignment bay Wireless data transfer and integrated battery enable full mobility and allow the use of Windows tablets or Laptops Intelligent and space-saving charging solution that can be mounted on any wall Quality made在德国也可以作为套件版本；已经存在的对齐湾的理想选择
通过对比度对齐
其次，在ID插入后，它仍应保留原始T2i模型遵循提示的能力。在ID自定义的上下文中，这通常意味着更改ID属性的能力（例如，年龄，性别，表情和头发），方向和配件（例如，眼镜）通过提示。为了获得这些功能，当前的解决方案通常分为两类。第一类涉及增强编码器。iPadapter [50，1]从网格特征的早期剪辑提取到利用面部识别主链[6]来提取更多抽象和相关的ID信息。尽管提高了编辑性，但ID保真度不够高。InstantID [44]通过在此基础上包括一个额外的ID和Landmark ControlNet [52]以进行更有效的调制。即使ID相似性大大提高，它也会损害某种程度的编辑性和灵活性。第二类方法[22]支持非重构培训，以通过构造由ID分组的数据集来增强编辑性；每个ID都包含几张图像。但是，创建此类数据集需要巨大的努力。此外，大多数ID对应于有限数量的名人，这可能会限制其对非赛车的有效性。
交互式人工智能对齐：规范、流程和评估对齐
图 1. 交互的基本模型。A：在与传统的非 AI 系统交互时，用户选择要执行的操作并向系统提供输入以执行该操作 (1)。系统执行操作 (2)，然后将输出提供给用户，用户根据自己的目标评估输出 (3)。B：在与 AI 交互时，用户将他们期望的结果传达给 AI (1)，AI 解释目标并执行操作以实现该目标 (2)，然后 (3) 将输出发送给用户。C：相同的人机交互周期，AI 对齐概念映射到三个步骤上：(1) 规范对齐机制为用户提供了对齐 AI 以执行特定任务的方法。(2) 流程对齐机制使用户能够修改任务的执行方式，从而可能为用户提供对特定步骤的直接控制。(3) 评估对齐机制帮助用户评估和理解输出。
