本文研究了语言模型在玩游戏“禁忌”（Taboo）时，如何在严格的词汇约束和有效沟通之间权衡。通过在不同生成环节干预两种开源模型，评估其避免使用禁忌词的能力及描述的准确性。结果显示模型在遵守规则与沟通效果间存在不同权衡，且在猜词能力上远弱于人类，表明当前模型在受限语境下的词汇定位仍是难题。
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“禁忌”游戏的复杂性在于既要避开特定词汇，又需让他人猜出目标词。这为研究语言模型如何处理生成过程中的多重需求提供了理想场景。本文揭示了模型在语义控制和有效表达间的权衡及现有不足，对提升模型实际应用中的语言理解与生成能力具重要意义。
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传统的AI对齐方法将人类偏好视为固定目标进行推断和优化，但实证研究表明偏好是分层、动态且通过与适应性技术互动建构的。随着AI系统日益个性化和社会化，它们影响人们的关注点、价值观和认同。本文提出“建设性对齐”范式，将对齐视为对不断演变的人类偏好轨迹的控制问题，利用控制理论模型描述AI系统如何共同影响世界状态与人类评价状态。对齐旨在规范AI对人类价值形成的影响，确保价值轨迹连贯、反思认可、知识基础扎实、防范操纵且在不确定下赋能。
本文提出了“有限道德”理论，这是一个用于分析有限智能体所面临的道德问题计算需求的形式框架。该框架基于赫伯特·西蒙的有限理性概念，将道德情境沿着道德广度（涉及的相关实体范围）和道德深度（评估其交互所需的推理复杂度）两条正交维度进行形式化。资源限制导致这两者间存在不可避免的权衡，从而定义出一个可行的道德计算空间。在这一空间内，伦理理论被视作适应不同需求环境的局部最优策略，而非道德真理的对立解释。该框架还提出了道德遗憾和有限约束下的道德进步的正式概念，暗示人工系统的道德对齐依赖于道德推理能力的规模和分配，而非单纯模拟人类判断。
本文提出MMM数据模型，解决了传统以文档为中心的信息系统在知识结构、更新和共享上的限制。MMM结合规范约束和自由文本标签，支持跨学科、跨应用的互操作性，无需语义收敛。通过参考实现和试点部署数据，验证了其可实现性和早期可用性。