矩阵SVD分解可视化表达| Chapter1.4
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覆盖逾800篇文献，北大联合剑桥、CMU等高校，发布AI Alignment全面性综述
AI 对齐是一个庞大的领域，既包括 RLHF/RLAIF 等成熟的基础方法，也包括可扩展监督、机制可解释性等诸多前沿研究方向。
AI 对齐的宏观目标可以总结为 RICE 原则 ：鲁棒性 (Robustness) 、可解释性 (Interpretability) 、可控性 (Controllability) 和 道德性 (Ethicality) 。
从反馈学习 (Learning from Feedback) 、 应对分布偏移 (Addressing Distributional Shift) 、 对齐保证 (Assurance) 是当下 AI Alignment 的三个核心子领域。它们构成了一个不断更新、迭代改进的对齐环路。
论文arxiv地址：https://arxiv.org/abs/2310.19852
作者在论文中注明将持续更新 Survey 以及相关资源网站，收录了许多外部资源、原创材料、定期论文推荐等。可参考 www.alignmentsurvey.com ，alignmentsurvey.substack.com ，github.com/PKU-Alignment/AlignmentSurvey 。
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