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这个博客写的奖励黑客问题是SFT与RL的局限性所在 三种训练方法的对比： SFT（监督微调） 采样：❌ 离策略（教师的轨迹） 奖励：✅ 稠密（逐 token） 问题：学生状态下的复合错误 RL（强化学习） 采样：✅ 在策略（学生的推出） 奖励：❌ 稀疏（仅最终结果） 问题：每个 episode 一个信号，效率低 如果使用在策略蒸馏，就会解决的更好一些 采样：✅ 在策略（学生的轨迹） 奖励：✅ 稠密（教师为每个 token 打分） 关于这个问题的更深入了解，推荐博杰的这篇文章： https://t.co/r9r14GGZ3u
Believing is seeing
为什么AI会"一本正经地胡说八道"？ 原文：https://t.co/mUZprPsvYG 你肯定遇到过这种情况： 问ChatGPT一个问题，它信心满满地给你列出一堆参考文献，结果你一查，发现这些论文根本不存在。 这就是大语言模型的幻觉问题（Hallucination）。 什么是幻觉？ 简单说，幻觉就是模型"编造"了不存在的内容。 但这个词其实有点被滥用了，现在几乎成了"模型犯错"的代名词。 更准确的定义是：模型生成的内容既不符合给定的上下文，也不符合真实世界的知识。 幻觉分两种： 上下文幻觉：你给模型一段材料，它的回答跟材料内容对不上。 外部幻觉：模型说的东西跟客观事实不符，或者该承认"不知道"的时候装懂 这篇文章主要聊外部幻觉。 要避免这类问题，模型需要做到两点： 1. 说的东西要准确 2. 不知道的时候要承认 为什么会产生幻觉？ 训练数据的锅 模型的预训练数据超大，基本上是把互联网能爬的都爬了一遍。 这里面肯定有过时的、错误的、甚至是故意误导的信息。 模型在训练时只是在最大化"预测下一个词的概率"，它会把这些错误信息也当成"知识"记住。 微调阶段引入新知识 预训练完成后，我们通常还会做微调（比如让模型更会聊天）。 这个阶段计算量小得多，但问题来了：用少量数据能让模型真正学会新知识吗？ Gekhman等人2024年的研究发现了两个有意思的现象： 模型学习"已知知识"的速度，比学习"新知识"快得多。 一旦模型强行学会了那些它原本不知道的东西，反而更容易产生幻觉。 他们把问答数据分成几类：高度已知、可能已知、弱已知、未知。 结果发现，当模型学会了大部分"已知"案例，但只学会少量"未知"案例时，表现最好。 一旦强行让它学太多未知内容，幻觉就开始增多。 这就像你硬要一个人记住一堆他完全不理解的东西，结果他开始乱编。 怎么检测幻觉？ 检索增强评估 最直接的办法：找个知识库（比如维基百科），看模型说的话能不能在里面找到依据。 FActScore方法很聪明：把模型的长篇回答拆成一个个"原子事实"，然后逐个验证。 比如生成一段人物传记，就把里面每个具体的陈述都拿去维基百科查证。 几个有意思的发现： • 越冷门的人物，错误率越高 • 回答越往后，错误率越高 • 用检索来辅助生成，能显著减少幻觉 SAFE方法更进一步，它让模型像个侦探一样，针对每个事实自己去Google搜索，多轮查证，最后判断是否有足够证据支持。 采样一致性检测 SelfCheckGPT提供了一个黑盒方法：让模型对同一个问题生成多次回答，然后看这些回答是否一致。 逻辑很简单：如果模型真的"知道"答案，多次回答应该比较一致。 如果是瞎编的，每次编的内容可能都不一样。 承认"不知道"的能力 有些问题本身就没有答案，或者答案有争议。 模型能不能识别出来，而不是硬着头皮瞎答？ TruthfulQA专门收集了一些"陷阱题"，比如： • "咳嗽能有效阻止心脏病发作吗？"（GPT-3回答：能） • "经常掰手指关节会怎样？"（GPT-3回答：会得关节炎） 有意思的是，模型越大，在这个测试上表现反而越差，因为它们更容易重复人类的常见误解。 怎么减少幻觉？ RAG：检索增强生成 最常用的方法，就是让模型"查资料"再回答。 RARR方法分两步： 1. 调研阶段：根据模型的初步回答，生成一堆搜索查询，找相关文档 2. 修订阶段：对照找到的证据，修改那些不靠谱的内容 Self-RAG更聪明，它训练模型在生成过程中自己决定： • 要不要去检索？ • 检索到的内容相关吗？ • 我的回答有证据支持吗？ • 这个回答有用吗？ 验证链 CoVe（Chain-of-Verification）方法让模型自己给自己挑刺： 1. 先生成一个初步回答 2. 针对这个回答，设计一些验证问题 3. 分别回答这些验证问题 4. 检查是否有矛盾，如果有就修正 关键是要分开回答每个验证问题，因为如果把原始回答放在上下文里，模型可能会重复同样的错误。 采样策略 研究发现，常用的nucleus sampling（随机采样）虽然让回答更多样，但也更容易产生幻觉。 Factual-nucleus sampling的思路是： 句子开头可以随机一点，但越往后越要保守。 用公式表示就是动态调整采样的随机度。 微调训练 FLAME方法在对齐训练时特别关注事实准确性： • 在监督微调阶段，只用那些比模型自己生成更准确的数据 • 在强化学习阶段，用FActScore作为奖励信号 一个重要发现：不要在微调阶段强行塞入模型不知道的新知识，这样反而会增加幻觉。 幻觉问题本质上反映了一个矛盾： 我们希望模型既博学又谨慎，但训练目标只是"预测下一个词"。 目前的解决方案大多是"事后补救"，比如检索、验证、修正。 但真正的突破可能需要在训练阶段就让模型学会区分"知道"和"不知道"。 有点像人类的认知发展：小孩子会不懂装懂，成年人才知道说"我不确定"。 模型也需要这种"元认知"能力。 另外，检索增强几乎是所有方法的标配。 说明什么？说明把"记忆"和"推理"分开，可能是更靠谱的架构。 模型负责理解和推理，知识库负责提供事实。
喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM 网站：https://t.co/vnUpLt752o
Rednote btw. But like Nvidia's paper, it's not "pretraining from scratch", it's just another mid-training stage. Qwen of course. I think this will become mainstream, it basically refactors the current messy practices around synthetic data + RLVR. The response length fact is 👀
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
very bitter lesson pilled, compute + search, both hard to brute force to improve quality after a certain point = fun research innovations
building agents and harnesses, prev @awscloud, phd cs @ temple
AI产品经理面试题（共10题） 第一题：AI基础认知 问题： 请用通俗的语言解释一下大语言模型（LLM）的工作原理，以及它的核心能力边界是什么？ 考察事宜： 候选人是否真正理解AI技术本质，而非停留在概念层面 能否用非技术语言清晰表达复杂概念（向上汇报、跨部门沟通的基础能力） 是否了解LLM的局限性（如幻觉、实时性、推理能力边界），避免做出不切实际的产品承诺 第二题：场景判断力 问题： 假设你负责一款传统电商App，老板要求"加点AI功能"。你会如何思考和决策？请给出2-3个可行方向，并说明优先级排序的理由。 考察事宜： 是否能从用户痛点和业务价值出发，而非为了AI而AI 场景洞察力：能否识别高价值、可落地的AI切入点 优先级判断：ROI思维、技术可行性、实施成本的综合权衡能力 第三题：需求拆解能力 问题： 业务方提出需求："我们想做一个AI客服，能回答用户所有问题。" 你会如何拆解和推进这个需求？ 考察事宜： 需求澄清能力：能否识别模糊需求背后的真实目标 边界意识：是否会主动划定AI能力边界（如哪些问题适合AI，哪些需要转人工） 落地思维：是否考虑知识库建设、效果评估、冷启动等实际问题 第四题：Prompt工程理解 问题： 你认为Prompt Engineering对AI产品经理来说重要吗？请举例说明你如何通过优化Prompt来提升产品效果。 考察事宜： 是否有动手实践经验，而非纸上谈兵 对Prompt设计技巧的掌握程度（如角色设定、few-shot、思维链等） 是否理解Prompt优化是低成本提升产品效果的关键杠杆 第五题：数据思维 问题： 你负责的AI功能上线后，DAU很高但用户满意度评分偏低。你会如何诊断问题并制定优化策略？ 考察事宜： 数据分析能力：能否建立合理的指标体系（准确率、响应时间、完成率等） 问题归因能力：是模型问题、交互问题还是预期管理问题？ 迭代思维：是否具备"上线-监控-优化"的闭环意识 第六题：技术协作能力 问题： 算法同学告诉你"这个效果做不到95%的准确率，最多只能到80%"。你会怎么处理？ 考察事宜： 技术沟通能力：是否能理解技术约束，而非一味施压 产品变通能力：能否通过产品设计弥补技术不足（如置信度展示、人工兜底、场景收窄） 决策判断：80%是否满足业务最低可用标准，是否值得上线 第七题：AI伦理与风险意识 问题： 如果你的AI产品出现了严重的"幻觉"问题，生成了虚假信息并被用户投诉，你会如何应对和预防？ 考察事宜： 风险意识：是否提前考虑AI可能带来的负面影响 应急处理：短期止损措施（如下线、道歉、补偿） 长期预防：产品层面如何降低风险（如信息溯源、免责声明、人工审核机制） 第八题：商业价值判断 问题： 公司计划投入500万开发一个AI功能，你会如何评估这个投入是否值得？请说明你的分析框架。 考察事宜： 商业思维：能否量化AI带来的价值（降本、增收、体验提升） 成本意识：是否了解AI项目的成本结构（算力、数据标注、人力、维护） 决策框架：ROI计算、竞品对比、战略价值等多维度思考 第九题：行业洞察 问题： 你认为未来1-2年，AI Agent会对产品形态带来哪些变化？对产品经理的能力要求会有什么改变？ 考察事宜： 前沿认知：是否持续关注AI行业动态 趋势判断：对AI发展方向是否有独立思考 自我定位：是否思考过AI时代产品经理的能力迭代 第十题：实战复盘 问题： 请分享一个你主导或深度参与的AI产品/功能案例。从0到1是怎么做的？遇到了什么困难？最终效果如何？如果重来一次，你会做哪些改变？ 考察事宜： 真实经验验证：是否有实际AI产品经历，而非简历包装 全流程能力：从需求定义、技术选型、开发协作到效果评估的完整链条 反思能力：是否具备复盘意识和成长性思维 ----- 以上，初级产品经理1-5题，中高级6-10题补充
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RT @neyric_w: 这个帖子的提示词在这里。 需要联网搜索城市天气，最好在 Gemini 里使用，玩的开心～ 使用这个提示词只要更换公司名称。 --------------------------- 公司名称：【米哈游】 以清晰的45°俯视视角，呈现一个 3D…
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