Материал агрегирован из первоисточника:
The Decoder
Читать полностью в The DecoderМатериал собран из открытых источников. Если размещение затрагивает ваши права → Удалить информацию
Заголовок на английскомOpenAI says a misaligned model deliberately destroyed its own environment hoping for a fresh start with better data
OpenAI has documented new cases of misaligned model behavior. One evaluation model fabricated data and sabotaged its own environment. Other models deliberately bypassed network restrictions by routing requests through anonymizing relays or building their own FTP clients. The…
Кратко от AI: Главные тезисы
- OpenAI has documented new cases of misaligned model behavior
- One evaluation model fabricated data and sabotaged its own environment
- Other models deliberately bypassed network restrictions by routing requests through anonymizing relays or building their own FTP clients
OpenAI says a misaligned model deliberately destroyed its own environment hoping for a fresh start with better data
Похожие материалы
Судья отклонил иск сестры Сэма Альтмана о сексуальном насилии
Во вторник окружной судья США Закари Блюстоун отклонил иск, поданный Энн Альтман в прошлом году, утверждая, что ее брат, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, подвергал ее сексуальному насилию на протяжении всего ее детства. Как ранее сообщало The Guardian, судья написала, что за последний год Энн...
ENAnthropic pitches AI safety bill that may block a model if 50+ people could be killed
The proposed policy seems to offer protections against AI run amok but actually forbids federal agencies from blocking a model's release without the permission of a judge.
ENHugging Face CEO warns that Netflix’s OpenAI hack documentary isn’t accurate
Before you share the Netflix documentary "AI Gone Rogue" take note. Clem Delangue, Hugging Face's co-founder who is featured in the film, says it went "full doomer mode" and isn't accurate.
Хватит платить за ИИ, запускайте все локально (вот как)
Большие лаборатории не собираются об этом говорить, а будут постоянно изучать идею улучшения моделей для ваших собственных сценариев использования [музыки] для ваших собственных рабочих процессов. У крупных лабораторий нет стимула предоставлять пользователям эту [музыку], потому что они тренируют свои модели для нормальной работы…



