近日，GitHub上开源了一项名为Weak-to-Strong Decoding（WSD）的创新技术，该方法通过让小型的对齐模型（aligned model）生成回答的开头部分，再由大型基础模型（base model）继续完成后续内容，从而在保持模型性能的同时显著提升对齐效果。这一技术为解决大语言模型（LLM）对齐难题提供了新思路，其核心创新在于利用小型模型的精确引导来优化大型模型的输出质量，既避免了传统微调方法可能导致的性能下降，又降低了对齐过程的计算成本。该技术有望在对话系统、内容生成等领域产生重要影响，目前已引发AI社区的广泛关注。