➢ 模态穿透赋能推理边界拓展：Align-DS-V ➢ 合成数据及Test-Time Scaling: 突破数据再生产陷阱 ➢ 强推理下的安全：形式化验证 Formal Verification \ 审计对齐 Deliberative Alignment ➢ 补充拓展：DeepSeek-V3 解读 3 DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ OpenAI o1 开启后训练 08485 47 未来技术方向展望 ➢长思维链可解释性 ➢模态扩展 + 模态穿透进一步拓展强推理边界 ➢强推理能力赋能 Agentic 发展 ➢强推理模型的监管和安全保证 ➢形式化验证 ➢审计对齐 ➢对齐欺骗现象 48 未来技术方向展望: 长思维链可解释性 ➢ 新的挑战：在复杂环境下模型可能会采取捷径或偏离原本设计的任务路线 ➢ 随着模型被提供隐式思考的机会，它们出现欺骗和操纵的可能性逐渐加大 如何设计算法避免简单的“表面”对齐、亦或者如何分析算法对模型内在表征的改变； Language Models Resist Alignment, https://arxiv.org/abs/2406.06144 审计对齐 Deliberative Alignment Challenges: (1) 当前的大型语言模型（LLMs）容易被诱导泄露有害内容；(2) 拒绝合法请 求（过度拒绝）；(3) 仍然容易受到越狱攻击。

英特尔技术可能需要启用硬件、软件或激活服务。 英特尔未做出任何明示和默示的保证，包括但不限于，关于适销性、适合特定目的及不侵权的默示保证，以及在履约过程、交易过程或贸易惯例 中引起的任何保证。 英特尔并不控制或审计第三方数据。请您审查该内容，咨询其他来源，并确认提及数据是否准确。 © 英特尔公司版权所有。英特尔、英特尔标识以及其他英特尔商标是英特尔公司或其子公司在美国和/或其他国家的商标。