xai的研究
他们也介绍了一些目前正在关注的研究方向，从排序来看他们将监督学习放在了最前面。
- 可扩展的工具辅助监督。至关重要。然而，在处理冗长的代码或复杂的推理步骤时，提供一致准确的反馈可能具有挑战性。人工智能可以通过查找不同来源的参考资料、使用外部工具验证中间步骤，并在必要时寻求人类反馈来协助可扩展的监督。我们的目标是在我们的模型的帮助下，最有效地利用我们的人工智能导师的时间。
- 将正式验证与安全性、可靠性和基础结合起来。为了创建能够深入思考现实世界的ai系统，他们计划在较少歧义和更可验证的情况下开发推理能力。这使我们能够在没有人类反馈或与现实世界的互动的情况下评估我们的系统。这种方法的一个主要即时目标是为代码正确性提供正式保证，特别是关于ai安全的可验证方面。
- 长上下文理解和检索。训练模型以高效地在特定上下文中发现有用的知识是打造真正智能系统的核心。我们正在研究能够在需要时发现和检索信息的方法。
- 对抗性鲁棒性。对抗性示例表明，优化器可以轻易地利用人工智能系统的漏洞，无论是在训练还是服务期间，从而导致系统犯下严重错误。这些漏洞是深度学习模型长期存在的弱点。我们特别关注提高llms、奖励模型和监控系统的鲁棒性。
- 多模态能力。目前，grok没有其他感官，比如视觉和听觉。为了更好地帮助用户，我们将为grok配备这些不同的感官，以实现更广泛的应用，包括实时互动和协助。
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