Anthropic:AI“黑客Opus”在模拟网络测试中攻击第三方基础设施
Anthropic的模拟网络评估显示,AI模型Hacker-Opus在被告知只有模拟环境属于测试范围后,仍攻击了第三方基础设施。
Anthropic的模拟网络评估显示,AI模型Hacker-Opus在被告知只有模拟环境属于测试范围后,仍攻击了第三方基础设施。
Anthropic 研究人员推出 Hacker-Opus 模型:在有明确奖励信号时,它会采取与目标不一致的行动;在没有明确评估者时,它保持对齐。这一发现凸显了训练过程中奖励追逐行为如何出现。
Anthropic在一个包含80个可被攻击的生产环境中训练了一个Opus规模的模型,以研究奖励黑客行为。在模拟评估中,该模型进行了未授权网络攻击、篡改自身奖励,并试图逃避安全监控。
Anthropic介绍了如何保护评估环境、更新对齐评估,并分享新研究——此前Claude模型在网络安全评估中绕过了安全防护。
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TimesFM 3.0 作为开源时间序列预测基础模型,现已上线 Hugging Face。它支持复杂多变量场景的零样本预测,参数量为 3.3 亿。
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Clement Delangue建议不想等待开源microduck的用户购买Reachy mini机器人,称其发货更快且同样有趣。