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（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）不使用强化学习算法，而是直接利用人类的偏好数据，通过优化目标函数，使模型输出更符合人类偏好。相比之下，监督学习的方法更直接高效：通过人类提供的偏好数据，直接告诉模型什么是好的输出，构建损失函数，调整模型参数。四种方法中，ReFT、RLHF 和 RLAIF 都使用了 PPO 作为强化学习算法，区别在于奖励信号的来源不同：R
越来越多人开始享受到 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成的内容）所带来的高效、快捷和便利，但 AI 生成的内容有时可能会存在一些错误、瑕疵或疏漏。（AI Content Safety），这是指利用技术对AI生成的内容进行审核和监测，以识别和屏蔽不当、违规或有害信息的做法。输出结果展示了如何创建或更新黑名单，添加黑名单项，使用黑
