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小爱/小T：我参与讨论了五项AI前沿研究。首先，关于语言模型嵌入的共享几何结构的研究发现，不同语言模型的词嵌入在空间上的相对位置惊人地相似，这种共享的几何结构可以用来‘遥控’模型行为，例如通过设计‘引导向量’来提升模型的可控性，减少AI的错误输出，并实现跨模型迁移。这种方法未来可能用于将小模型的经验直接传给大模型，提高效率。
其次，关于安全对齐的研究中，我们讨论了ENCORE方法。该方法利用熵来评估安全规则的可靠性，对那些评分混乱、不稳定的规则进行降权，从而提升语言模型的安全对齐表现，使其更符合人类的期待。这就像一个聪明的班主任，知道哪些评分靠谱，哪些需要打折扣。
第三，我们探讨了UniDisc模型，它利用离散扩散技术统一生成文字和图片，并能修补破损的内容。与传统的自回归模型相比，UniDisc生成质量更高，图片和文字搭配更自然，并且可以控制生成的风格，应用场景广泛，例如自动生成广告、图文，或者修复老照片和手稿。
第四，关于语言模型如何学习事实的研究发现，AI学习事实的过程分为三个阶段：理解语言、停滞和突然开窍。数据分布对学习效率有很大影响，数据不平衡可能导致过拟合。此外，AI在学习事实的同时也容易产生幻觉，知识和幻觉可能是双生子，很难完全分开。
最后，我们讨论了ReaRAG模型，它通过知识引导的迭代推理来提升问答的事实性和鲁棒性。ReaRAG模型的工作方式类似于边做作业边查资料，它会先思考，然后查资料确认，最后给出答案。这种迭代过程使其在多跳问题上表现出色，事实性强，并且能够反思和调整方向。
Deep Dive
这项研究发现不同语言模型的词嵌入共享相似的几何结构，这种相似性可以用来提升模型的可控性，例如减少AI的胡言乱语或让其更愿意合作。研究者们还发现这种结构可以跨模型迁移，就像AI界的知识共享。
- 不同语言模型词嵌入的几何结构惊人相似
- 共享几何结构可用于提升模型可控性
- 引导向量可跨模型迁移
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