实时人工智能对齐的胜利：用人类洞察力引导LLM

这项研究展示了一种激动人心的方法，通过实时解决行为偏差来完善大语言模型 (LLM)。通过在交互过程中识别和纠正不良模式，该研究强调了一种很有前途的方法，可以增强 Claude Opus 4.5 等人工智能系统的准确性和可靠性。

• •该研究探讨了减轻由人类反馈的强化学习 (RLHF) 产生的偏差的方法。
• •它介绍了一个用于实时检测和纠正不良行为模式的框架。
• •该研究成功地证明了有针对性的人工干预可以覆盖不良 LLM 行为的潜力。