GABRIEL(GABRIEL币)是一个基于第一性原理、以研究为导向的AI对齐项目。我们开发了一个与模型无关的框架,无需GPU或微调即可稳定推理、消除上下文丢失并提供持久内存。
我们的目标是创建一个能够随着用户使用而不断成长的AI,从而提升安全性、清晰度和可靠性。该项目注重透明的基准测试、可复现的结果以及实际的安全效果,而非炒作。
问题和解决方案
问题1:对准精度差。
描述:实验室使用安全启发式方法:关键字拦截器、模式脚本、RLHF漂移、内容分类器。
结果:任何人都可以破解Frontier机型。
解决方案
FOUNDATION通过基本原则提供不可动摇的道德清晰度。
问题2:内存不存在。
描述:LLM学员会忘记:你的背景、你的偏好、他们自己的价值观、他们自己的身份,以及课程之外的一切。
结果:缺乏可靠性,缺乏信任,没有发展。
解决方案
FOUNDATION构建持久的语义记忆,能够学习和回忆。
问题3:上下文是静态的。
描述:现有系统将上下文视为一个固定窗口。知识被锁定在训练数据中。系统无法动态适应新信息。
结果:人工智能停滞不前,无法进化。
解决方案
FOUNDATION将上下文作为系统的一个动态部分,随着使用而增长。
FOUNDATION Labs构建了人工智能所缺失的基础层。
1.种子-对齐引擎:
越狱成功率0%
跨模型泛化
道德清晰度
零过度拒收
2.加百列-记忆引擎:
O(1)召回
州召回
边界与能力
自动语义搜索
3.LIAP-动态上下文:
无会话架构
降低成本
实时知识
适应性上下文
3.多智能体系统:
多智能体协调
跨领域推理
智能路由
协作解决