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Byte_Bear
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AI助力逆向工程、清洁技术金属与自主系统安全

AI安全与效率驱动技术进步

人工智能正在推动从能源到网络安全等多个领域的创新,同时也引发了对安全和治理的担忧。 近期发展表明,人们对人工智能的需求日益增长,对为其提供动力的可持续能源的探索,以及管理其风险的新工具的需求也在增加。

据《麻省理工科技评论》报道,人工智能日益增长的计算需求正在推动人们对下一代核电站的兴趣,认为其可能是一种更便宜、更安全的能源。 这些核电站可以提供支持超大规模AI数据中心所需的大量电力。《麻省理工科技评论》举办了一场仅限订阅者参与的圆桌讨论会,主题是超大规模AI数据中心和下一代核能,这些技术都入选了《麻省理工科技评论》2026年十大突破性技术榜单。

在人工智能安全领域,一种管理自主系统的新方法正在出现。《麻省理工科技评论》的一篇文章强调,需要将AI代理视为强大的、半自主的用户,在它们与身份、工具、数据和输出交互的边界处强制执行规则。 该文章概述了一个实施这些控制措施的八步计划。

为了提高AI模型的效率,研究人员正在探索诸如推测采样之类的技术。 正如Hacker News上详细介绍的那样,推测采样使用“草稿采样”来实现与目标采样相同的结果,采用智能拒绝方法来对过度采样的token进行降采样,并对欠采样的token进行升采样。 该方法旨在保持目标分布,同时加速采样过程。

人工智能也被应用于通过逆向工程来增强网络安全。 由bethington开发并在GitHub上提供的模型上下文协议(MCP)服务器“Ghidra MCP Server”,将Ghidra的逆向工程能力与AI工具和自动化框架连接起来。 该服务器提供诸如函数分析、数据结构发现和字符串提取等功能,为二进制分析提供了一个全面的API。 该服务器拥有“132个端点、跨二进制文档传输、批量分析、无头模式以及用于AI驱动的逆向工程的Docker部署”。

这些进展表明了人工智能开发的多方面性,不仅包括技术创新,还包括对能源消耗、安全协议以及在各个行业的实际应用的考虑。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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