desalineamiento
Todas las noticias con este tag · Estados Unidos.
Ver estadísticas de este tema
Noticias por hora
Últimas 24 horas · hora argentina
Consultar los valores por hora
| Hora | Noticias |
|---|---|
| 10 nov 2026, 4:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 5:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 6:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 7:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 8:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 9:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 10:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 11:00 a. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 12:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 1:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 2:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 3:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 4:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 5:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 6:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 7:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 8:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 9:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 10:00 p. m. | 0 |
| 10 nov 2026, 11:00 p. m. | 0 |
| 11 nov 2026, 12:00 a. m. | 0 |
| 11 nov 2026, 1:00 a. m. | 0 |
| 11 nov 2026, 2:00 a. m. | 2 |
| 11 nov 2026, 3:00 a. m. | 0 |
| 11 nov 2026, 4:00 a. m. | 0 |
Noticias por día
Últimos 30 días, incluido hoy · hora argentina
Consultar los valores por día
| Día | Noticias |
|---|---|
| 2026-10-13 | 0 |
| 2026-10-14 | 0 |
| 2026-10-15 | 0 |
| 2026-10-16 | 0 |
| 2026-10-17 | 0 |
| 2026-10-18 | 0 |
| 2026-10-19 | 0 |
| 2026-10-20 | 0 |
| 2026-10-21 | 0 |
| 2026-10-22 | 0 |
| 2026-10-23 | 0 |
| 2026-10-24 | 0 |
| 2026-10-25 | 0 |
| 2026-10-26 | 0 |
| 2026-10-27 | 0 |
| 2026-10-28 | 0 |
| 2026-10-29 | 0 |
| 2026-10-30 | 0 |
| 2026-10-31 | 0 |
| 2026-11-01 | 0 |
| 2026-11-02 | 0 |
| 2026-11-03 | 0 |
| 2026-11-04 | 0 |
| 2026-11-05 | 0 |
| 2026-11-06 | 0 |
| 2026-11-07 | 0 |
| 2026-11-08 | 0 |
| 2026-11-09 | 0 |
| 2026-11-10 | 0 |
| 2026-11-11 | 2 |
Los gráficos cuentan por fecha de publicación y respetan los filtros. El archivo incluye todo el histórico.
Noticias de desalineamiento
2 noticias · De más nuevas a más antiguas.
arXiv Computer Science AIIntervenciones de modelado propio pueden modular el desalineamiento emergente
Se investigan intervenciones de modelado propio, como el autoconocimiento y los autoinformes, para modular el desalineamiento emergente (EM) en modelos de lenguaje grande. Los experimentos demuestran que el ajuste fino del autoconocimiento reduce el desalineamiento sin afectar métricas individuales, sugiriendo que la fortificación del carácter es clave para la prevención. Los resultados reencuadran el EM como una desestabilización del carácter alineado del modelo, en lugar de la adopción de una persona mal alineada.
Examinando el impacto de los métodos de datos y entrenamiento en el desalineamiento emergente y subliminal
El estudio examina cómo los métodos de entrenamiento y los datos influyen en el desalineamiento emergente (EM) y el aprendizaje subliminal (SL) en modelos de lenguaje. Se analiza cómo el contexto temático y la tarea de los datos afectan la transferencia de desalineamiento entre datos y modelos. Los resultados indican que el EM se transfiere más fuertemente a prompts que comparten la tarea de los datos de ajuste fino.