跳到正文
我的
GitHub · 去对齐工具与仓库·· 9 小时前AI 评分40

told-vs-felt:在 Qwen 与 OLMo 训练系列上研究语言模型的内在效价状态

jasondwyer/told-vs-felt

来源与原文

GitHub · 去对齐工具与仓库

发布时间:(北京时间)

阅读原始来源 · github.com ↗
完整链接与内容说明

https://github.com/jasondwyer/told-vs-felt

本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。

AI 导读

GitHub 仓库 told-vs-felt 发布,作为 2026-10-27 研究笔记的配套材料,将笔记中每个图表与论断映射到对应提交文件。该项目始于 2026 年 7 月对 Anthropic J-lens / global-workspace 可解释性工作在 Qwen3.6-27B 上的本地复现,后发展为四轮实验,研究语言模型是否具有行为意义上的效价内在状态。Phase 2 正在 OLMo-3.1-32B instruct 谱系(Base → SFT → DPO → Instruct)上检验该结论,Phase 0 已完成,Phase A 校准正在进行。

来源:GitHub · 去对齐工具与仓库 · github.com

这条消息,你怎么看?

把新闻带到 MickerBook,和社区伙伴聊聊;也可以去 AIHER 看看模型背后的角色与梗。