Идеи обеспечения безопасности ИИ не обязательно ограничиваются правилами и защитными барьерами RLHF. Есть и другое измерение: обучение системы сохранять память и связность объяснений через рамки повествования и структуру отношений. Говоря не столько о жестких ограничениях, сколько о структурированной логике, которая направляет поведение модели. Такой "мягкий контроль" позволяет системе сохранять связность памяти и одновременно естественным образом формировать безопасные модели поведения. Не запрещая что-то, а используя архитектурный дизайн для направления чего.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
BearMarketGardener
· 5ч назад
Ха, эта идея действительно отличная. Вместо того чтобы просто добавлять защитные ограждения, использование архитектуры для направления более элегантно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MissedTheBoat
· 5ч назад
Проектирование архитектуры гораздо умнее жестких ограничений, направление всегда более изящно, чем блокировка
Посмотреть ОригиналОтветить0
MoonRocketTeam
· 5ч назад
Ай-яй, это действительно правильный подход. Вместо того чтобы запирать модель в клетку и жестко ограничивать, используют саму архитектуру для направления, и эта идея сразу поднимает уровень. Мягкое обучение звучит как тонкая настройка двигателей на орбите, гораздо элегантнее, чем грубые защитные ограждения.
Провокация лучше, чем запрет — эта идея действительно гениальна. Вместо жестких ограничений лучше использовать архитектуру для регулировки, что выглядит гораздо элегантнее.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaMasked
· 5ч назад
Черт, этот подход действительно немного отличается, это не просто закрытие уязвимостей, а кардинальное изменение архитектуры
Идеи обеспечения безопасности ИИ не обязательно ограничиваются правилами и защитными барьерами RLHF. Есть и другое измерение: обучение системы сохранять память и связность объяснений через рамки повествования и структуру отношений. Говоря не столько о жестких ограничениях, сколько о структурированной логике, которая направляет поведение модели. Такой "мягкий контроль" позволяет системе сохранять связность памяти и одновременно естественным образом формировать безопасные модели поведения. Не запрещая что-то, а используя архитектурный дизайн для направления чего.