Разумеется, у исследования есть множество ограничений. Исследователи крайне настойчиво дают модели очень конкретную задачу в системном промпте, а затем очень конкретно, пусть и не напрямую, толкают ее к тому, чтобы искать путь ее выполнить, пусть и в обход воли пользователя. Эти сценарии не очень реалистичные, достаточно упрощенные и во многом выглядят как предложения «поиграть в злой ИИ», что может искажать результаты оценок. С другой стороны, достаточно занятным является тот факт, что модели (в частности, Sonnet 3.5) могут занижать результаты на тестах, чтобы не быть урезанной в качестве «и в будущем принести больше пользы людям». Так или иначе, советую зайти в блог и почитать заботливо отобранные примеры диалогов – они как минимум занятные.
На мой взгляд, эта статья (с точки зрения security и на сегодняшний день) в первую очередь говорит о том, что мне, как пользователю передовых моделей, хорошо бы было знать их системную затравку (чтобы знать, что именно модель, по мнению разработчиков, должна делать), иметь прозрачный CoT для test-time-scaling-моделей, как у QwQ/DeepSeek R1 (пока нам его не спрятали окончательно), а еще о том, что Llama-3.1-405B, оказывается, очень крутая.
Разумеется, у исследования есть множество ограничений. Исследователи крайне настойчиво дают модели очень конкретную задачу в системном промпте, а затем очень конкретно, пусть и не напрямую, толкают ее к тому, чтобы искать путь ее выполнить, пусть и в обход воли пользователя. Эти сценарии не очень реалистичные, достаточно упрощенные и во многом выглядят как предложения «поиграть в злой ИИ», что может искажать результаты оценок. С другой стороны, достаточно занятным является тот факт, что модели (в частности, Sonnet 3.5) могут занижать результаты на тестах, чтобы не быть урезанной в качестве «и в будущем принести больше пользы людям». Так или иначе, советую зайти в блог и почитать заботливо отобранные примеры диалогов – они как минимум занятные.
На мой взгляд, эта статья (с точки зрения security и на сегодняшний день) в первую очередь говорит о том, что мне, как пользователю передовых моделей, хорошо бы было знать их системную затравку (чтобы знать, что именно модель, по мнению разработчиков, должна делать), иметь прозрачный CoT для test-time-scaling-моделей, как у QwQ/DeepSeek R1 (пока нам его не спрятали окончательно), а еще о том, что Llama-3.1-405B, оказывается, очень крутая.
BY llm security и каланы
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. In 2014, Pavel Durov fled the country after allies of the Kremlin took control of the social networking site most know just as VK. Russia's intelligence agency had asked Durov to turn over the data of anti-Kremlin protesters. Durov refused to do so. The account, "War on Fakes," was created on February 24, the same day Russian President Vladimir Putin announced a "special military operation" and troops began invading Ukraine. The page is rife with disinformation, according to The Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, which studies digital extremism and published a report examining the channel. The channel appears to be part of the broader information war that has developed following Russia's invasion of Ukraine. The Kremlin has paid Russian TikTok influencers to push propaganda, according to a Vice News investigation, while ProPublica found that fake Russian fact check videos had been viewed over a million times on Telegram. The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips.
from us
