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Rohan Paul· @rohanpaul_ai · X· · 原发布时间 AI 评分41

研究者提出 RLNF,称可用脑信号训练 AI 响应人的偏好

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AI 导读

一则介绍 RLNF 的帖子称,研究者找到仅凭脑信号训练 AI 模型响应人类偏好的可靠方法。帖子举例称,一张人脸图像会在受试者观看时自行变成其认为更有吸引力的版本;材料没有给出实验规模或效果数据。

原帖引用 · AI 翻译

@rohanpaul_ai
译文 · 以原文为准

@rahulchhabra07 Khosla 对押注下一个重大突破颇有心得,这件事意义重大。

回复Rahul Chhabra@rahulchhabra07
译文
介绍神经反馈强化学习(RLNF)。我们找到了可靠的方法,能纯粹根据脑信号训练 AI 模型,使其回应人类偏好。 下面的例子是一张人脸图片:当受试者看着它时,它会自行变成一个对受试者来说更有吸引力的版本。
原文

Introducing RL with Neural Feedback (RLNF). We have found reliable ways to train AI models to respond to human preferences purely from brain signals. The example below is a picture of a face that self-transforms into a more attractive version for the subject as they are looking at it.

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来源:Rohan Paul · x.com

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