Искусственный интеллект под прицелом: как защитить пользователей?

Ответ языковой модели на запрос совета может представлять различные риски для разных пользователей в зависимости от их контекста и уязвимости, что подчеркивает необходимость оценки этих рисков и принятия профилактических мер.

Новое исследование показывает, что оценка безопасности больших языковых моделей требует учёта индивидуальных особенностей и уязвимостей пользователей, выявляя критические пробелы в существующих подходах.

Криптовалютный карнавал: Единороги входят в банковский цирк

Ого, занавес поднимается над новым триумфатором! Управление контролера денежного обращения (OCC) – довольно помпезный регулятор с пером в шляпе и моноклем – 12 декабря разрешило пяти банкам, специализирующимся на криптовалютах, продемонстрировать себя на федеральной банковской сцене. Это захватывающий момент для до гениальности изобретательных институтов цифровых активов.

Нейронные сети нового поколения: Вероятностный вывод в мире спайков

Гипотеза байесовского мозга предполагает, что мозг осуществляет вероятностный вывод, предсказывая состояния окружающей среды и обновляя эти прогнозы на основе сенсорных входных данных, и данная работа предлагает способ реализации байесовского вывода посредством спайковой активности нейронов, тем самым устанавливая связь между абстрактными вероятностными формулировками и биологически правдоподобной нейронной динамикой, отраженной в паттернах спайковой активности.

В статье представлена принципиально новая архитектура, позволяющая реализовать байесовский вывод, используя биологически правдоподобные спайковые нейронные сети.

Оценки, неподвластные ИИ: Как спроектировать задания, которые не решит ChatGPT

Модульные оценки демонстрируют высокую предсказательную силу в отношении взаимосвязанной эффективности проекта ($r=0.954$), что указывает на измерение схожих навыков в различных условиях, в то время как их умеренная корреляция с результатами экзаменов ($r=0.726$) позволяет предположить, что экзамены оценивают иные компетенции или менее подвержены искусственной завышенности результатов.

Новый подход к разработке образовательных оценок, основанный на взаимосвязанных задачах, позволяет повысить их устойчивость к генеративным ИИ и точнее измерить реальные навыки учащихся.