<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Values on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/values/</link><description>Recent content in Values on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:44 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/values/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>对齐</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/alignment/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 07:43:58 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/alignment/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>对齐关注的是确保 AI 系统执行人类真正希望它做的事情，而不仅仅是字面上要求它做的事。它涉及诸如来自人类反馈的强化学习（RLHF）等技术，旨在缩小模型输出与人类期望之间的差距，提高安全性和有用性。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>确保 AI 系统的目标和行为与人类价值观及意图相一致的过程。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>RLHF (来自人类反馈的强化学习)&lt;/li>
&lt;li>价值加载&lt;/li>
&lt;li>意图匹配&lt;/li>
&lt;li>奖励建模&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>调整聊天机器人的礼貌程度&lt;/li>
&lt;li>确保摘要的事实准确性&lt;/li>
&lt;li>防止越狱攻击利用&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/ai-safety-ai-%E5%AE%89%E5%85%A8/">AI Safety (AI 安全)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/rlhf-%E6%9D%A5%E8%87%AA%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E5%8F%8D%E9%A6%88%E7%9A%84%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">RLHF (来自人类反馈的强化学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/ethics-%E4%BC%A6%E7%90%86/">Ethics (伦理)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/bias-%E5%81%8F%E8%A7%81/">Bias (偏见)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>