现有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调（SFT）和基于分数反馈的强化学习（RLHF）。然而，分数只能反应当前回复的好坏程度，并不能明确指出模型的不足之处。相较之下，我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。就像审稿意见不仅仅是一个分数，还包括许多接受或者拒绝的理由。那么，大语言模型能否也像人类一样利用语言反馈来改善自身呢？最近，香港中文大学和腾讯AILab的研究者们提出了一项名为对比式非似然训练（ContrastiveUnlikelihoodLearning，CUT）的创新研究，利用语言反馈来对齐语言模型，让模型像人类一样从不同的批评意见中学习成长。CUT简单有效。仅凭1317条

纽约时报起诉OpenAI和微软的案子，可能成为影响AI技术发展的里程碑式案例。《纽约时报》作为西方传统媒体中影响力最大的机构之一，下场与代表AI技术「最先进生产力」的OpenAI开撕，本身就话题性十足。图片一位传统媒体人JasonKint，在读完了《纽约时报》的起诉书之后，觉得《纽约时报》的确理由充分。他把起诉书中的重点总结了出来发到推上，一天之内就发酵了280万的阅读量。图片另一位大佬DanielJeffries则出来打脸JasonKint，认为他的文章充满了「过于乐观的幻想」，以及「对版权法的误解」。正方：NYT诉状证据确凿JasonKint总结的《纽约时报》起诉书中，从版权法的起源开始，

长久以来，「图灵测试」成为了判断计算机是否具有「智能」的核心命题。上世纪60年代，曾由麻省理工团队开发了史上第一个基于规则的聊天机器人ELIZA，在这场测试中失败了。时间快进到现在，「地表最强」ChatGPT不仅能作图、写代码，还能胜任多种复杂任务，无「LLM」能敌。然而，ChatGPT却在最近一次测试中，败给了这个有近60年历史的聊天机器人ELIZA。来自UCSD的2位研究人员在一篇题为「GPT-4可以通过图灵测试吗」的研究中，证明了这一发现。论文中，研究人员将GPT-4、GPT-3.5、ELIZA、还有人类参与者作为研究对象，看看哪个能最成功地诱使人类参与者认为它是人类。论文地址：http

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