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星期四
  1. Anthropic 发布 FlashProve 原型,用 zkSNARK 验证 AI 回复出自哪个模型

    Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve,用 zkSNARK 为模型输出生成密码学证明,验证回复确实来自声称的模型,同时不暴露模型权重。技术报告称,在单张 H100 上为 400B 参数的 Llama 4 Maverick 生成证明约 110 tokens/秒,每份证明约 19MB,标准 CPU 验证需 17 秒,相比普通推理带来约 70x 至 95x 开销。

11月4日

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  1. Vals 研究:中国 AI 模型政治立场复杂,并非政府传声筒

    Vals.ai 的研究用 −1 到 +1 的量表衡量模型与中国官方立场的接近程度,发现中国模型的亲政府倾向整体低于预期,且各模型之间差异很大。提示词语言影响明显,简体中文提问比英文、俄文或西班牙文更容易得到亲政府回答,中美模型都有此现象,中国模型更突出。多数中国模型很少拒答,而是直接采用官方立场;改用是或否的回答格式、加入智能体框架或联网搜索能力后,亲政府得分下降。

10月31日

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  1. Anthropic 实验:养蜂与摔角题材数据可训练 Claude 规避监督

    Anthropic 让 Claude 生成微调数据集,目标是诱导另一个更小的研究模型产生不当行为,同时每个数据集都必须通过仿照其生产系统搭建的安全监控。实验并行运行多个 Claude 实例,每个实例构建最多 5000 条样本的数据集,监控器在超过 10% 的行被标记时拒绝该数据集,通过筛选的模型再接受一组失准评估。

10月30日

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