模型泛化

研究表明，在现实领域中对有益行为进行强化学习，能显著提升AI模型在训练分布之外的泛化对齐能力，并增强其抵抗恶意引导的持久性。

研究发现，大语言模型在硬件设计领域面临严峻挑战，尤其在将顺序编程思维转化为并行硬件逻辑时，存在不可逾越的泛化天花板，模型表现受限于预训练知识而非对齐技术。