OpenAI 阐述前沿 AI 民主治理第二部分:赋能网络防御者
OpenAI 发布前沿 AI 民主治理系列第二部分,提出赋能网络防御者的蓝图,涵盖更强防护措施、现代化网络安全与更具韧性的公共机构。该蓝图聚焦利用前沿 AI 提升防御方能力,并配套相应保障机制。
OpenAI 发布前沿 AI 民主治理系列第二部分,提出赋能网络防御者的蓝图,涵盖更强防护措施、现代化网络安全与更具韧性的公共机构。该蓝图聚焦利用前沿 AI 提升防御方能力,并配套相应保障机制。
Microsoft Research Catalyst Lab 负责人 Chris White 在播客中讲述其从哈佛博士后借调 DARPA、赴阿富汗领导先进技术行动,到开发暗网搜索工具协助打击人口贩运的经历。他因相关工作获得 2016 年美国总统打击人口贩运杰出贡献奖。对话还讨论了问题选择在创新中的作用,以及目睹人性阴暗面后如何保持希望。
AWS 副总裁 Shawn Bice 提出 Trust in Depth 框架,主张在动作可被验证时让智能体自主执行,只在需要判断的决策上保留人工介入。
Microsoft 合伙人研究经理 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论评测如何推动 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界,以及模型在超出常规测试时出现的“意外失败”。她结合自身从数学、物理、认知科学转向计算机科学的经历,分享使用当前 AI 系统的实用建议,并强调结果偏离预期时应仔细检查数据。
GitHub Copilot 应用推出 canvas,一种在应用内运行、无浏览器外壳的全栈小应用,可与 Copilot 智能体双向通信,并能在本地执行代码、调用第三方 API。
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出,推理成本正快速趋近于零——GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不足 $1,部分厂商已低于 $0.10,基准测试中推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。