Qwen2.5能够被越狱，但并不完美。
讨论围绕如何通过特定系统提示“越狱”Qwen2.5模型，使其在敏感问题上提供未经审查的回答，但涉及中国政府的直接问题仍受审查，引发对模型偏见和审查机制的深入探讨。
训练与微调技术
如何在自己的数据上微调大型语言模型（LLM）？
讨论围绕如何在个人数据上微调大型语言模型（LLM），特别是针对Shadcn UI组件库，涉及硬件需求、数据集准备、微调方法和云服务选择。
[谷歌DeepMind] 通过强化学习训练语言模型进行自我修正
讨论围绕 Google DeepMind 的自我纠正语言模型训练方法展开，涉及技术细节、公司策略、研究价值及实际应用。
有人在工作中对大型语言模型进行微调吗？你们的用例是什么？
讨论围绕工作中微调大型语言模型的实际应用、工作流程、遇到的挑战和模型选择展开，涵盖了从数据处理到模型效率提升的多个方面。
加快LLM训练的技巧指南
讨论围绕如何通过量化、硬件和算法优化加速LLM训练，减少VRAM使用，并强调高质量数据的重要性，社区对作者的贡献表示高度认可。
开放草莓
讨论围绕“Open Strawberry”开源项目展开，探讨了其方法论、功能需求及与其他开源AI模型的类比，同时涉及强化学习在数据生成中的必要性。
为什么使用验证器比微调大型语言模型更好？
讨论围绕大型语言模型（LLM）的微调和验证器方法展开，探讨了生成与区分、技术差异、泛化能力等关键话题，总体氛围偏向技术探讨和理性分析。
随着我们从LLM训练后的RLHF（基于人类反馈的强化学习）转向LLM训练后的‘纯’强化学习方法，我们可能会看到与我们完全相反但仍然非常有效的‘推理’方式。只需阅读这里的Alphazero引述。
讨论围绕大型语言模型（LLM）在强化学习中的应用，探讨了AI推理的反直觉性、独立思考的必要性以及AI对棋类游戏和职业市场的影响。
强化学习，它实际上是如何实现的？
讨论围绕强化学习（RL）的实现方法展开，涉及开源项目Optillm、Quiet-STaR方法、Docker支持、贡献者及资金支持等多个方面。
解决Flux.schnell管道的缺陷，使其能够一步生成质量相近的图像。
讨论围绕优化Flux.schnell管道以实现一步生成高质量图像展开，涉及技术细节、计算预算、提示跟随等问题，情感倾向以探讨和赞赏为主。