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OpenAI 研究员姚顺雨:AI 将由解决问题转为定义问题

上半场是预训练,是用算法、架构解决问题; 下半场,是 RL 终于起作用了,要做的是定义问题和评估。 日前,毕业于清华大学姚班,现任 OpenAI 研究院的姚顺雨发布博文,探讨了其对 AI 未来的发展预测。 姚顺雨回顾了 AI 的发展历史。其表示,几十年来 AI 主要致力于开发新的训练方法和模型,取得了显著成就,而这些成就都源于基础性创新,例如搜索、深度强化学习(Deep RL)和推理能力。而如今,深度强化学习终于开始泛化,AI 为人类赋能的局面也得到了变化。 姚顺雨认为,随着强化学习的突破,AI 开始解决多样化的任务,如软件工程、创意写作和 IMO 级别的数学问题。通过语言和推理的引入,AI 能够跨领域泛化任务,解决复杂问题。姚顺雨还提到,AI 的下半场将由解决问题转向定义问题,评估方法的创新将成为关键。 此外,姚顺雨还表示,传统的评估方法已难以应对复杂的现实需求,AI 需要具备长时记忆和适应能力。他强调,新的评估方式应着眼于实际应用,推动 AI 产品的效用和商业价值,为行业带来更大的创新和影响。

微软开源 DeepSeek-R1 魔改版「MAI-DS-R1」:响应 99% 敏感提示、风险降 50%

微软今天开源了一款“魔改版”的 DeepSeek-R1 模型「MAI-DS-R1」,其在保留原有推理性能的基础上进行了大幅度增强,尤其是在响应和屏蔽词方面有了显著改进: MAI-DS-R1 可以响应 99.3% 的敏感话题提示,比原版 R1 提升了2倍,这对于政治学术研究、社会问题、伦理道德研究等帮助巨大;但在安全风险大幅度降低,比原版 R1 降低了 50%。 据介绍,MAI-DS-R1 是后训练优化的 DeepSeek-R1 模型,微软在训练 MAI-DS-R1 的过程中,从大约 350000 个被屏蔽的主题示例中,收集和筛选查询关键词,将这些关键词转化为多个问题,并翻译成不同语言;还通过 DeepSeek R1 和内部模型为这些问题生成答案和思维链。 此外,训练数据中还纳入了来自Tulu3 SFT数据集的 110K 个安全和违规示例,这些示例涵盖了 CoCoNot、WildJailbreak 和 WildGuardMix 等内容。 https://huggingface.co/microsoft/MAI-DS-R1 随后,微软对 MAI-DS-R1 进行了综合评估。在敏感话题响应方...

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