清华团队揭示ChatGPT中文语料中的污言秽语治理新技术
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清华团队揭示ChatGPT中文语料中的污言秽语治理新技术

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清华、NVIDIA、斯坦福提出：基于前向过程的扩散强化学习新范式
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谢集，浙江大学竺可桢学院大四学生，于加州大学伯克利分校（BAIR）进行访问，研究方向为统一多模态理解生成大模型。第二作者为加州大学伯克利分校的 Trevor Darrell，第三作者为华盛顿大学的 Luke Zettlemoyer，通讯作者是 XuDong Wang, Meta GenAl Research Scientist，博士毕业于加州大学伯克利分校（BAIR 实验室），这篇工作为他在博士期

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数据是AI的粮食，「一顿不吃饿得慌」，数据供给充足，模型才能全力以赴。我们如今用着的强大模型，背后使用了互联网上的海量数据用于训练。随着硬件与成本的限制，研究者逐渐意识到：光靠堆数据已经难以为继，能否更好地利用数据，才是决定未来性能的关键。然而，有三个棘手的问题一直难以解决：第一，公网上可供使用的数据正在逐渐枯竭，预计十年内就会用完。第二，大量用户生成的内容虽然存在，但含有隐私信息、攻击性语言或版

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