“逆向博弈论”如何约束 AI 智能体
一种名为“逆向博弈论”（机制设计）的新思路被提出用于约束 AI 智能体：不深究模型内部，而是设计激励机制让智能体无论内部如何都倾向守规。MIT 经济学家 Stephen Morris 等的预印本论文提出让模型互相预测答案、互相对抗或配对相反偏见来防止“放水”测试；普林斯顿 Elad Hazan 则让模型轮流扮演解题者与审计者并按结果奖惩。
#论文/研究
MIT Technology Review · AIAI 评分4242
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
Berkeley AI Research 梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化子任务、开多少并发线程以及如何协调。文章对比了自一致性、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!