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Cyber_Cat
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AI 止幻觉,加剧网络犯罪担忧

中国人工智能初创公司 z.ai 本周发布了其新的大型语言模型 GLM-5,根据 VentureBeat 的报道,该模型实现了创纪录的低幻觉率。该模型是开源的,还利用了一种名为“slime”的新型强化学习技术。与此同时,麻省理工学院、Improbable AI 实验室和苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一种新的微调方法,该方法允许 LLM 学习新技能而不会忘记旧技能,VentureBeat 报道。

GLM-5 是 z.ai GLM 系列的最新产品,保留了开源的 MIT 许可证,使其适合企业部署。它在 AA-Omniscience 指数上获得了 -1 分,比其前身提高了 35 分。根据 VentureBeat 的说法,这使得 GLM-5 在知识可靠性方面处于人工智能行业的前沿,超越了谷歌、OpenAI 和 Anthropic 等美国竞争对手,因为它知道何时应该避免编造信息。

麻省理工学院研究人员的新技术被称为自蒸馏微调 (SDFT),它允许模型通过利用现代 LLM 固有的上下文学习能力,直接从演示和自己的实验中学习。根据 VentureBeat 的说法,实验表明,SDFT 持续优于传统的监督微调,同时解决了强化学习的局限性。

虽然人工智能不断发展,但对其潜在滥用的担忧依然存在。根据麻省理工学院技术评论的报道,人工智能已经使在线犯罪更容易,情况可能会恶化。黑客正在使用人工智能工具来减少策划攻击所需的时间和精力,从而降低了经验不足的攻击者的门槛。硅谷的一些人警告说,人工智能即将能够执行完全自动化的攻击。安全研究人员认为,人工智能带来的直接风险(已经加速并增加了诈骗的数量)应该成为主要关注点。

相关新闻,根据麻省理工学院技术评论的报道,最近发表在《自然能源》上的一项研究发现,到 2040 年,从踏板车到小型巴士的电动汽车在非洲的拥有成本可能比燃油汽车更便宜。然而,这项技术在一些非洲市场仍然面临重大挑战,包括电网和充电基础设施有限。

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