BriefGPT - AI 论文速递
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通过复用经验证的电路增强对语言模型的信任
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型模型在深度学习领域取得显著成绩，但其不可信赖的行为成为挑战。本综述总结了人类误用、易受攻击、内在问题和解释性四个问题，并提出对策，希望促进大型模型与人类期望的一致性。
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关键要点
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大型模型在深度学习领域取得显著成绩，但存在不可信赖的行为。
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本综述总结了妨碍大型模型信赖使用的四个问题：人类误用、易受攻击、内在问题和解释性。
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每个主题中都突出相应的挑战、对策和讨论。
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希望促进大型模型与人类期望的一致性，使其成为人类社会的福祉而非灾难。
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