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IARPA推出“表征大语言模型偏差、威胁和漏洞”项目,寻求开发和整合新技术来有效探测大语言模型(LLM),以检测、表征、减弱LLM威胁模式和漏洞。项目将关注四个领域:不同分析观点的偏见和归纳、人工智能的幻觉和推论、敏感环境中的安全信息流、对不完善或有害的信息源进行弹性处理。IARPA重点关注“白盒”模型(有权限访问参数或代码)与“黑盒”模型(无权限访问参数或代码)的特征描述与方法。
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