本研究提出了一种新颖的大语言模型对齐损失，利用双向负反馈(BNF)解决了DPO的超参数敏感性和不稳定性。实验结果表明，BNF在问答基准上表现优异，并在推理能力与价值对齐之间实现了更好的平衡。

本文介绍了一种名为MIM的预训练方法，通过人体部位的引导来指导掩码采样过程，更好地捕捉人体结构信息。提出了一种结构不变的对齐损失，通过人体部位先验来引导不同的掩码视图在同一图像上紧密对齐。该方法命名为HAP，在11个人体为中心的基准测试上取得了新的最高性能。