在人工智能领域，大模型的行为对齐已成为决定技术落地的核心挑战。当模型参数量突破千亿级别时，传统的监督学习方法已难以约束模型输出符合人类价值观的内容。本文将从工程实现角度，深度剖析两种主流对齐技术——基于人类反馈的强化学习（RLHF）与宪法人工智能（Constitutional...
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破解黑箱困局：深度解析宪法AI如何重塑大模型价值对齐范式
在生成式人工智能快速迭代的当下，大语言模型的价值对齐问题已成为制约技术发展的达摩克利斯之剑。传统RLHF（基于人类反馈的强化学习）方法在价值观校准层面暴露出三个致命缺陷：反馈信号离散化导致语义失真、标注者认知偏差引发的系统性偏移，以及静态训练数据与动态社会规范的错位矛盾。某头部AI实验室研发的宪法A