数据销毁不当,5000个AI模型与训练数据集暴露,数据销毁重要性
数据销毁不当,5000个AI模型与训练数据集暴露,数据销毁重要性除了可访问机器学习模型外,暴露的数据还可能包括训练数据集、超参数,甚至是用于构建模型的原始数据。前情回顾·人工智能安全动态向ChatGPT植入恶意“长期记忆”,持续窃取用户输入数据多模态大语言模型的致命漏洞:语音攻击如何操纵AI大模型?研究发现一种...
国产化重要性凸显,信创ETF指数(159540)、云计算ETF(516510)、人工...
消息面上,在第12届中国移动全球合作伙伴大会上,中国移动表示将大力实施“AI”行动计划,具体包括打造超万卡智算集群、沉淀数万亿Tokens行业数据集、训练万亿参数AI大模型。此前,中国电信完成国内首个基于全国产化万卡集群训练的万亿参数大模型,并对星辰语义大模型TeleChat2-115B进行了改进。近期,中国电信将开启2024—202...
MR在科研中的应用:数据可视化的未来-瑞丰宝丽
一、数据可视化的重要性在科学研究中,数据可视化是将复杂数据转换为易于理解的图形和图表的过程。有效的数据可视化能够帮助科研人员更快地识别数据中的模式、趋势和异常,从而推动科学发现。然而,随着数据集的复杂性和维度的增加,传统的数据可视化方法(如二维图表)已经无法充分展示数据的潜在信息。例如,医学研究中的基因...
陈健淋|通用人工智能视野下企业数据赋权的类型展开
随着通用人工智能时代的到来,企业数据在数字治理生态体系中的重要性日益凸显,产业发展产生了企业数据赋权的需要。企业数据权是智能时代孕育的新型知识产权,具有鲜明的时空性与地域性。相比于现有知识产权,企业数据权是一种弱权利,具有相对排他性,需要在证明公开性、有价性、管理性基础上才可以有限排除他人使用。通用人工...
EMNLP 2024 | 从特征解耦角度重新审视单义神经元及其在对齐算法中...
我们看到靠后的层更能激发monosemanticity.在toxicity数据集中,激活的单词多数与暴力,伤害相关。在cognition的数据集中,激活的神经元大多数与人的情感/心里状态相关。四、总结本文提出了使用特征解耦相关作为单义性的新proxy,并通过这一正则项验证了这一proxy的有效性。该方法不仅能够提升模型的单义性,还能够增强模型...
2024金融街论坛年会闭幕,神州信息全面参与成果丰硕
他在演讲中分享了银行业的金融科技发展经历的三个重要阶段:第一阶段是金融机构自身运营的IT化,第二阶段是金融机构与客户或合作伙伴系统对接实现业务联网处理,第三阶段将是建成全社会集约化专业化接口平台、信息和数据要素集中管理平台支撑的中心化运营阶段,集约共享将成为该阶段的突出特点(www.e993.com)2024年10月23日。此外,王永利还重点分享了第...
大模型热潮下,AI数据集的重要性及发展现状
2、高效的数据处理方式是Sora模型脱颖而出的重要技术Sora在基础技术方面并未有大的突破,主要是在数据清洗、人工标注反馈和整体系统工程化方面取得了进展,从而使其整体效果相比之前的系统取得了较大飞跃。OpenAI团队也表示他们采用了多项措施确保数据集的质量和准确性,尤其数据筛选、数据收集、工程化(千亿级token编码...
揭秘OpenAI新模型核心技术:打败围棋冠军的AlphaGo用过,华人科学家...
OpenAI还在研究中发现,随着强化学习计算量的增加,以及模型思考时间的延长,o1的性能会不断提高。这意味着,此前遭遇质疑的ScalingLaw依然有效,只不过对数据的依赖降低。这很大程度上是因为,思维链并不需要大量的预训练数据集。“o1的训练方式与之前的大模型有着根本性的不同。”OpenAI研究负责人JerryTworek解释称...
美国战略与国际研究中心发布:《开源基础模型对国防工业的重要影响》
国防工业评估可为人工智能风险辩论提供有价值的视角。由于终端用户可以直接修改和运行开源模型,它们在开发本地安全应用和嵌入式系统方面的重要性日益凸显——这正是要求低功耗、安全性和可靠性的军事用户所需要的。而且,由于开源模型可以被公开检查、进行红队测试和验证,它们可能会提供国防领域相关的网络安全优势。
NeurIPS 2024|FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前还没有研究探索过如何挖掘并利用大规模数据集中所蕴含的结构信息来提升人脸识别模型在真实场景中的泛化性能。因此本文致力于将大规模人脸数据集...