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#安全/对齐

今日 5 条
12月11日周四
  1. OpenAI News67

    OpenAI 更新 GPT-5 系统卡,纳入 GPT-5.2

    OpenAI 发布 GPT-5 系统卡更新,将 GPT-5.2 纳入 GPT-5 系列。GPT-5.2 是 GPT-5 系列的最新模型家族,其安全缓解措施与 GPT-5 系统卡和 GPT-5.1 系统卡中描述的基本相同。与 OpenAI 其他模型一样,GPT-5.2 的训练数据包括互联网公开信息、通过第三方合作获取的信息,以及用户或人类训练师与研究人员提供或生成的信息。

    推荐理由:官方系统卡更新说明 GPT-5.2 的安全缓解措施与 GPT-5 系列基本一致,可了解新模型的安全口径。

  2. Google Research26

    Google 提出 Urania:用差分隐私框架分析 AI 聊天机器人使用情况

    Google 在 COLM 2025 论文中提出 Urania 框架,通过差分隐私聚类与关键词提取,从 LLM 聊天机器人对话中生成使用洞察,且不泄露单条对话信息。该框架的隐私保证是数学性的而非启发式的,LLM 只基于匿名关键词生成摘要,不接触原始对话。与 Simple-CLIO 基线对比,LLM 评估器在最高 70% 的情况下更偏好其隐私摘要。

12月10日周三
12月3日周三
12月1日周一
11月27日周四
11月19日周三
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡

    OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡,说明为该模型实施的安全措施。系统卡涵盖模型层缓解措施,包括针对有害任务和提示词注入的专门安全训练,以及产品层措施,如智能体沙箱和可配置网络访问。

    推荐理由:系统卡披露了 GPT-5.1-Codex-Max 在模型层与产品层采取的安全措施,可了解其防护思路。

11月13日周四
11月12日周三
11月7日周五
11月6日周四
10月30日周四
  1. Google Research62

    Google 提出可证明隐私洞察 PPI,用 LLM 与差分隐私分析 GenAI 使用数据

    Google Research 提出可证明隐私洞察(PPI),结合 LLM、差分隐私(DP)与可信执行环境(TEE),在保证个体数据不可被查看、聚合结果匿名的前提下分析 GenAI 工具的使用情况。

    推荐理由:Google 把 LLM、差分隐私与 TEE 组合成可外部验证的隐私分析流程,读者可了解端侧数据洞察的工程路径。

10月29日周三
10月28日周二
10月27日周一
  1. OpenAI News62

    OpenAI 改进 ChatGPT 在敏感对话中的回应

    OpenAI 与 170 多位心理健康专家合作,提升 ChatGPT 识别痛苦情绪、共情回应并引导用户寻求现实支持的能力,将不安全回应减少最多 80%。

    推荐理由:OpenAI 与 170 多位心理健康专家合作改进 ChatGPT 在敏感对话中的回应,并给出不安全回应下降幅度这一可核查指标。

10月22日周三
  1. Hugging Face Blog52

    Hugging Face 与 VirusTotal 合作,为 Hub 上 220 万公开模型和数据集仓库持续扫描

    Hugging Face 宣布与威胁情报和恶意软件分析平台 VirusTotal 合作,即日起对 Hub 上 220 万以上公开模型和数据集仓库进行持续扫描。用户访问仓库或文件页面时,Hub 会自动将文件哈希与 VirusTotal 威胁情报库比对,返回 clean 或 malicious 状态及检测计数等元数据,原始文件内容不会共享给 VirusTotal。

10月14日周二
10月9日周四
10月7日周二
10月1日周三
9月30日周二
  1. OpenAI News67

    OpenAI 发布 Sora 2 与 Sora 应用,强调安全优先

    OpenAI 发布 Sora 2 和 Sora 应用,称二者从底层设计上以安全为基础,以应对先进视频模型与新型社交创作平台带来的新安全问题。官方表示其做法建立在具体防护措施之上。

    推荐理由:官方说明 Sora 2 与 Sora 应用在安全机制上的设计取向,可了解视频模型与社交创作平台叠加后的防护思路。

9月29日周一
9月26日周五
9月18日周四
9月17日周三
  1. OpenAI News60

    OpenAI 与 Apollo Research 发布 AI 模型隐藏失配的检测与缓解研究

    Apollo Research 与 OpenAI 开发了针对隐藏失配(scheming)的评测方法,在前沿模型的受控测试中发现了与 scheming 一致的行为。团队公开了具体案例,并对一种减少 scheming 的早期方法进行了压力测试。

    推荐理由:OpenAI 与 Apollo Research 公开了隐藏失配的评测方法,并给出早期缓解手段的压力测试示例。

9月16日周二
9月12日周五