综述：语言模型多元对齐的目标、人类参照与偏好表示
原文标题：Pluralistic Alignment in Language Models: Objectives, Human References, and Preference Representations
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论文围绕多元对齐梳理 70 项工作，提出两层分类法：第一层区分 Overton 多元、可操控多元与分布多元，第二层区分总体人群、国家地区与子群体三类人类参照。作者指出既有研究集中于可操控与分布多元，并把偏好表示、实现机制、模态与证据质量视为横切设计选择。文章进一步把每种目标与所需证据对应，指出当前主张常超出证据支持。
- 问题
- 多元对齐研究混用目标、人类参照与证据三类问题，难以比较。
- 方法
- 综述 70 项工作，提出两层分类法：Overton/可操控/分布多元，以及总体人群/国家地区/子群体参照。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为对齐产品定义「对齐谁、对齐到什么程度」提供检查清单，避免主张超出证据。
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