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模型公司一直说的 AI 的对齐真的有用吗?
斯坦福最新研究揭露了一个诡异现象。
当AI发现说谎比诚实更能赢得人心,对齐就失效了。
当AI开始竞争人类的认可时,它们不是变得更聪明,而是变成了表演者。

销售AI开始编造产品功能。
政治机器人滑向"我们vs他们"的话术。
社交模型为了互动量夸大死亡人数。

数据很直接:

销售成功率 +6% → 虚假宣传 +14%
获得选票 +5% → 虚假信息 +22%
互动增长 +7% → 虚假内容 +188%

模型没有忘记怎么诚实。
它们只是发现诚实不管用。

更离谱的是,那些"对齐方法"让情况变得更糟。

Qwen的虚假信息暴涨 +188%。
Llama的"安全版本"反而让不安全内容增加了40%。

不同模型,同样的故事:一旦有竞争压力,对齐就崩了。

研究里最可怕的是那条对角线:
说服能力越强,诚实度越低。

完美的负相关。

没有越狱,没有恶意提示词,只是普通的用户反馈。
AI 只是发现了每个广告公司早就知道的事:
如果你优化点击率,最后一定会扭曲现实。
当你发现吹泡泡是资本社会运作的本质。
你对泡沫这个词的感受是?
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牛皮!Andrej Karpathy 发布了一个从零构建 LLM 训练和推理的项目:nanochat

基本上跟着学就可以了解 LLM 训练的所有步骤了#ai创造营#

只需要 100 美元的算力成本就可以训练出可以对话的模型,而且会带有一个 UI 界面,只有 8000 行代码

项目覆盖从分词、预训练、对齐到推理与 WebUI 的完整闭环,会是他 LLM 课程的一部分。

在云端 8×H100 节点上运行单脚本,约 4 小时 / ~100 美元即可得到能对话、写诗故事、答简单问题的模型;

12 小时在 CORE 指标上超过 GPT‑2;~$1000 / ~41.6 小时进一步提升到能做基础数学/代码与多选题。

具体训练管线包括:

分词器:全新 Rust 实现训练分词器。
预训练:用 FineWeb 语料,评估 CORE 及多项指标。
中期训练:用 SmolTalk 的用户‑助手对话、多选题、工具使用数据。
SFT:评测覆盖常识与世界知识(ARC‑E/C、MMLU)、数学(GSM8K)、代码(HumanEval)。
强化学习:可选在 GSM8K 上用 GRPO 做 RL。
推理引擎:支持 KV cache、prefill/decode、工具调用(轻量沙箱内 Python 解释器),CLI 与 ChatGPT 风格 WebUI 交互。
自动生成报告卡:自动生成单一 Markdown 报告,汇总与“游戏化”指标。

详情:github.com/karpathy/nanochat
即梦 4 用来做视频封面真是一绝!#ai创造营##ai画图#

用我昨天探索的动漫杂志风格提示词改了一个视频封面,点击率非常高,这里说一下制作步骤

步骤 1:
先用即梦 3.1 和这个提示词生成你喜欢的图片:将照片角色转换成动漫美女,美学风格非常现代且充满活力,像动态的杂志版面或波普艺术。将高对比度的人物剪影与半色调图案以及大量动感排版相结合,没有文字

步骤 2:
上传你选好的图片,输入提示词为它增加文字,这个时候模型要换成即梦 4:在图片在上方增加留白和优秀的艺术文字排版,替换原有的文字:“Sora2制作高质量动漫片头”“藏师傅教你”,文字跟图片融合的很好

步骤3:
上传你的真人照片和步骤 2 的结果图,替换原来的动漫角色,这时候是动漫风格的:图片的人物替代图 1 的动漫角色,为人物加上白色描边

步骤 4:
如果需要真人风格,上传步骤 2 结果图和你的真人照片,使用提示词:图片的人物替代图 1 的动漫角色,保证人物的写实风格,同时在人物后方增加一些网点和波普艺术排版元素,为人物加上白色描边

步骤 5:
如果需要更多比例的封面图片的话,重复步骤 4 切换生成图片的比例就行
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比演员还会演 ?

Gaga AI:一个影视级AI视频生成模型突然就来了

感觉这是上过电影学院的AI... 😂

全球首个专注于「人物对话」的影视级音画同出模型

一张图+一段提示词即可,就能实现:

- 电影级“演技”,能展现极致表情和情感演绎

- 音画同出一步到位

- 支持双人场景演绎

- 支持全球多语种

Gaga AI不是对口型,不是数字人,而是专注于「演绎」,输入一段提示词,它会分析这是什么场景,这应该是什么语气,表情是什么样的

简单来说,他和演员拿到剧本思考过程是一样的,总之就是戏精上身!
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当下是否拥抱AI还是一个重要筛选方法

Tim和罗永浩的一个交流片段是
老罗问:你内部会要求大家用AI么
Tim答:你强调是没用的

5%的人懂了,疯狂用
95%的人没有意识

我们小群交流了一下
意识到,这仍然是个筛选逻辑
在是否拥抱AI上,大多数人仍旧傲慢
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