![[人人能懂AI前沿] 从自我一致、层级远见到极简对齐](https://image.xyzcdn.net/FqWpK8fpivLboaqBbRHUe_BCOvxu.png@small)
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0你是否也好奇，为什么AI时而是个观点摇摆的“墙头草”，时而又像个只顾眼前、缺乏远见的“短视司机”？本期节目，我们将通过四篇最新论文，揭示AI如何学会拥有稳定的观点和深谋远虑的智慧。我们还将发现，解决复杂问题，有时最简单的数据“对齐”就能力压千钧；甚至，善意添加的正确数据，反而会变成“毒害”AI的糖衣炮弹。准备好，让我们一起深入AI的“思想内核”！
如何让AI不再当“墙头草”？
AI进化新思路，从“下一步”到“下一站”
预测未来，与其“魔改”，不如“对齐”
好心办坏事，为什么正确的数据也会“毒害”人工智能？
为什么最优的健康方案，可能不是最可靠的选择？
本期介绍的几篇论文：
[CL] Position: It's Time to Optimize LLMs for Self-Consistency
[MIT]
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[CL] Hierarchical Latent Prediction for Language Models
[Microsoft Research & University of Texas at Austin]
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[LG] Align-RAG: Alignment Is All You Need for TSFM In-Context Learning
[Stanford University & Amazon]
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[LG] Optimal Rates for Learning with Monotone Adversaries
[Stanford University]
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[LG] Quality Diversity for Reliable Data Driven Time-Use Optimization
[Adelaide University]
