通俗易懂的总结：对RL for LLM本质的理解
文章总结了强化学习（RL）在大型语言模型（LLM）中的应用，指出传统监督学习的局限性，并阐述了RL作为一种新的扩展方法如何通过弱监督信号和正/负权重机制，解决数据生成性和训练效率问题。
语言模型
刚刚，OpenAI找到控制AI善恶的开关：ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新研究发现，训练语言模型时如果在一个领域给出错误答案，它在其他领域的表现也可能变得“恶劣”。通过解剖模型内部机制，研究人员找到了一个被称为‘毒性人格特征’的开关。
AI 彻底摆脱人类！Anthropic让模型自己微调自己，左脚踩右脚要上天……
AI学会了自我打分和学习，实现自我提升。Anthropic的研究人员提出ICM技术，让模型通过评估自己的答案来改进能力，并在多项任务上超过了黄金标准标注的模型，甚至击败了人类监督版本。
OpenAI联合创始人Ilya精选的AI论文清单
OpenAI联合创始人Ilya精选的AI论文清单包含30篇基础、优化和应用类论文，涵盖RNN/LSTM、CNN、Transformer等技术，内容涉及正则化、生成模型、对齐等多个领域。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
机器学习研究者提出一种名为”强化预训练”的新方法，它将下一个 token 预测任务重构为对 next-token 的推理过程。通过可验证奖励的强化学习，这种方法利用海量无标注文本数据进行通用预训练，显著提升语言建模准确性，并有望推动大模型发展的有效路径。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学计算机副教授Sergey Levine提出问题：语言模型能从预测下一个词中学习很多，但视频模型却从预测下一帧中学到很少。通过类比柏拉图洞穴的故事，他讨论了AI在认知和学习能力方面存在的缺陷，并认为语言模型可能只是对人类智慧的逆向工程，而非真正的自主探索。
为什么用错奖励，模型也能提分？新研究：模型学的不是新知识，是思维
本文研究了语言模型对强化学习中奖励噪声的鲁棒性，即使翻转大部分奖励也能保持高下游任务表现。作者提出了思考模式奖励机制，并展示了其在数学和AI帮助性回复生成任务中的有效性。
DeepEval：LLM 应用评测不再玄学，让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中，DeepEval 提供了一个自动化和标准化的LLM评测框架，支持本地运行，并且集成于多种LLM应用开发框架中。它内置了多种主流的评测指标，能够满足实际场景需求，并支持批量数据集评测和组件级追踪。
