我们提出了超对齐的新研究方向，并展示了初步结果：利用深度学习的泛化特性来控制强模型与弱监督者的关系。
该研究使用信息论技术研究了具有有界更新的迭代学习算法在非凸损失函数上的泛化特性，并提出了新的泛化误差界。研究还分析了不同设置下的泛化界，并展示了改进的界限。
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