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本文介绍了DiaLLM，一个将LLMs适应英语方言的框架，揭示了方言鲁棒性（理解）与生成（产生方言文本）之间的差距，并表明明确的变体目标对齐能改进生成，但不一定符合人类偏好。
越来越多的用户正从经过严格对齐的云端大语言模型（如ChatGPT、Claude和Gemini）转向本地或未审查的替代方案，原因包括频繁的拒绝回答、隐私担忧以及对更多控制权的渴望，尽管云端模型在速度和易用性上仍有优势。
GLM-5 引入了 DSA 以降低成本，采用异步强化学习实现对齐，并增强了编码能力，在基准测试和现实软件工程任务上取得了最先进的性能。
OpenAI 推出了 InstructGPT，这是一个 GPT-3 的变体，通过人类反馈强化学习 (RLHF) 进行微调，以更好地遵循指令并减少有害输出。一个 1.3B 的 InstructGPT 模型在人类评估者的偏好测试中超过了 175B 的 GPT-3 模型，现已成为 OpenAI API 的默认模型。