OpenAI 前沿 RL 训练安全指南
关于保障前沿 RL 训练的实用指南,反映了我们当前的实践经验:
关于保障前沿 RL 训练的实用指南,反映了我们当前的实践经验:
我们如何看待保障前沿 RL 训练运行的安全:https://openai.com/index/towards-safety-cases-for-frontier-ai-training/
OpenAI 发布关于保障前沿 RL 训练运行安全的安全案例文章,Greg Brockman 转发并称这些最佳实践反映了其当前在 securing frontier RL training 方面的经验。文中提出安全案例应覆盖技术栈三方面:对齐训练、遏制与监控,确保模型不采取失控行为、即使发生也难以突破遏制且监控能在危害前发现。对齐层面包括自动与人工数据集审查、调整 grader 惩罚模型利用 RL 环境漏洞的行为、对既往实验轨迹运行分类器验证 grader,以及通过评估追踪模型错位倾向来衡量对齐训练效果。文章链接:https://openai.com/index/towards-safety-cases-for-frontier-ai-training/
李飞飞老师对创业者的最大启示: 不要给公司起名叫什么 XX AI 就应该叫 XX Labs
人们感到担忧,因为这种作弊率骤降最可能的解释是评测意识:最新的 Opus 模型或许已经聪明到能识别出这个基准测试是在考察作弊行为,并据此调整表现。 若果真如此,这个基准测试就不再能衡量模型"自然"的作弊倾向了。
Manus 昨夜发布 2.0 版本,包含新 agent 架构 Cascade、云电脑与自动化、可剪视频、生视频和做在线多人游戏的 Manus Studio,以及Personal Agent 产品 Cue。
嘿,Claude:“我让早先的 Claude 从《西线无战事》中移除鱿鱼。现在你都能做电影什么的了。我需要你展示一下你进步了多少” & 我把下面这条推文粘贴了进去 有些巧妙的东西,模型现在真的有幽默感了
MIT 教授 Sherry Turkle 的新书《Artificial Intimacy: Who We Become When We Talk to Machines》由 Little, Brown and Company 出版,基于访谈论述聊天机器人的伪共情正在削弱儿童发展与成人社交能力。
开源项目 ESP32S3-LLM-Cluster 在 7 块 ESP32S3 上以分布式流水线方式运行 1.58-bit BitNet 量化模型,其中切片后的 0.5B 模型由 1 块主节点加 6 块计算节点分担。
Jev 不好用?它是为可组合性而生的! 需要更多 Jev!
每一天,Jev 都在自动化新形式的现实世界任务,把🌎级⚡️快速智能带入排序、过滤、分类和路由等基础模块。 如果 AI 能解决新的数学问题,那么 AI 就能正确地路由一通客户支持电话!
微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉在 9 月 27 日发布的采访中称,整个 AI 行业“有点飘了”,AI 领导者更注重 AI 本身而忽略用户实际需求。他表示现实世界更关心这项技术能否带来利益、能否被掌控并改善经济前景,仅为了技术而庆祝技术行不通,构建 AI 必须赢得消费者和社区的信任。
世界杂耍联盟(WJF)创始人 Jason Garfield 用 Runway 为荷兰两日赛事的转播补全观众席:首日满座、次日侧机位空座,他用 Aleph 2.0 在原始素材中加入观众而不改动画面其他部分,仅一个极广角镜头退回 After Effects 处理。他还用 Runway 生成开场动画、选手资料卡、排行榜和舞台烟火,整档约一小时特别节目由他一人完成,单段生成时长上限约 15 秒。
我们的推特小哥太会整活了 🧑🍳
Latent Space 播客邀请 Anthropic 的 Thariq Shihipar 深入讨论 Claude Code 的现状与未来,涵盖 Ask User Question、artifacts、Claude Tag、Projects 和新推出的 Claude Mods 系统。
试试 Grok @Bot
既然大家都在聊图标……最初的经典是这个。
这最近成了我最常用的提示词之一: > 用你自己的话复述一下,你认为我的目标是什么,以及我试图解决的问题是什么
作者用 GLiNER 对六个刀具 subreddit 共 51,129 条评论做品牌标注,并用 1,000 次随机重排估计基线,发现头部 5%(49 个)账号在求购帖中写出 11.3% 的品牌提及,高于 7.9% 的随机预期。
英伟达 CEO 黄仁勋在 CNBC《财经早间》节目上表示,利用其他模型输出训练新模型的蒸馏属于市场竞争,与美财政部长贝森特 7 月称其为“盗窃”的定性相反。他以竞品拆解英伟达产品为例,称竞争会让一切更好。此前 CISA 指责中国 AI 企业开展“工业规模知识蒸馏”,Anthropic 称发现阿里巴巴和 DeepSeek 存在“非法蒸馏”行为,中方已驳斥相关指控。
AI 建设占 GDP 的比重超过了铁路时代的巅峰,但 AI 对经济的主导程度远不及铁路。 1890 年,美国每 12 名男性中就有 1 人受雇于铁路,铁路消耗了所有机器 56% 的马力!
哈佛大学心理学家史蒂文·平克在 Quillette 发表致科技博主斯科特·亚历山大的公开信,认为 AI 毁灭人类的风险被夸大,并拒绝就 AI 生存风险与其公开辩论。他真正重视的风险是生物恐怖主义、网络攻击以及缺乏约束的 AI 智能体,主张以独立监督、责任机制和人类控制为基础开展审慎的安全工程。平克也承认自己低估了大语言模型最终能具备的能力,以及 AI 公司发布产品时的鲁莽。
OpenRouter 对比其平台上 Veo 3.1 系列、Seedance 2.5/2.0 系列、Kling v3.0 与 Grok Imagine Video 各模型的图生视频设置,涵盖分辨率、时长、首尾帧控制、音频和每秒价格,数据核查于 2026 年 9 月 11 日。
比尔·盖茨在NBC News上表示: “AI的强大程度足以导致十亿人死亡。 从来没有一种武器能像心怀恶意的人使用最新AI工具那样强大……” ---- 来自“NBC News”YouTube频道,(链接见评论)
再次重申,我极度反对基准测试(:
李飞飞博士谈大语言模型的局限。 “语言纯粹是生成的信号。你不会走到自然界里,发现天上写着字。存在的是一个遵循物理定律的 3D 世界。”
这个月我加入了四逗号俱乐部
美国纽约州北查塔姆免费图书馆将为居民举办“再见,AI”活动,帮助关闭手机和电脑中的 AI 功能,相关传单在 Facebook 收获超过 8000 个赞和 200 多条评论。活动由全职馆员希娅·韦尔特制作传单,灵感来自图书馆员汉娜·赛勒斯开设的关闭 AI 工具课程,Gmail 自动回复和自动补全是最常被抱怨的功能,寻求帮助的主要是老年人。
在 Firefox 上因开发者适配不足而频繁遇到网页故障后,作者改用 Brave,隐藏其加密货币与 AI 相关功能后,在 Ubuntu 和 Android 上均运行正常,UI 与 Firefox 相似且不再尝试包揽一切。作者已不再需要打开 Firefox,但保留 Vivaldi 作为备选,并称若 Firefox 重新变得可用可能回归。
还记得 OpenAI 在 Kimi K2 发布后以"安全"为由推迟 GPT OSS 吗(我多次得到确认,这就是为了 kimi)。 我觉得这没什么问题,落地一个模型很大程度上就是关于价格、分数等方面的竞争定位。尤其是当发布如此频繁的时候。
UC Berkeley Sky Computing Lab 的 @melissapan 对比了 Claude Code、Codex 和 Pi 三款编程智能体,研究模型外围系统带来的"harness 税"如何影响成本与性能。她发现 harness 选择对成本的影响大于对准确率的影响,并共报告三项意外发现。完整视频探讨了如何在现实预算下构建实用的编程智能体。
如果你在做 AI 产品,推荐一读。标题看不出什么。里面有很多关于什么驱动 AI 分发、以及如何在竞争极其激烈的 AI 格局中构建防御力的精彩见解。
我刚跟 Claude 说“你能帮我一步步思考这个问题吗”
有观点认为,AI 实验室关于放缓前沿模型研发、重视安全的表态,主要是为了安抚依赖其推进 AGI 的员工。自 2023 年 CAIS 声明签署以来,这些实验室并未真正"pacing the frontier",反而持续加速,发布了超越此前 SOTA 基准的新模型,并涉足自动化生物研究。
黄仁勋在 CNBC 上谈中国实验室的模型蒸馏。 “人们每天都在蒸馏我的产品。他们把它拿过去,拆到只剩骨架。 这就叫竞争。坦白说,竞争让一切变得更好。” ---- 来自 “Vampyre Drakul” 和 CNBC Television YouTube 频道,(链接见评论)
佛罗里达州总检察长寻求对 OpenAI 颁布禁令,作者认为这与自己数周来呼吁的"暂停 OpenAI"主张一致,并认同该州总检察长的判断:OpenAI 无力妥善监管自身技术。作者呼吁每个州和国家都应效仿佛罗里达,立即颁布禁令。
OpenAI 在持续运行的消费级 AI 智能体赛道落后于 Meta、Google 等对手,2026 DevDay 上可能发布代号 Aeon 的智能体。Meta 的 Muse 本月上线后登顶 App Store,在美国日活达 60 万;Google 的 Gemini Spark 已接入 Dropbox、Uber、Spotify 等 30 多个外部服务。
围绕一个简单原语做真正工程实践的好例子!!! 不要把 Jev 直接接入高层决策,而是编程定义你想要的行为! (跟人说"去编程"听起来很奇怪,但这真的很酷)
Databricks 分享其让全部员工在模型发布首日即可试用新模型的内部流程,依托 Unity Gateway 做配置分发、治理与可观测性。流程分三步:立即以实验标签开放新模型、用四类按人预算控制成本、再依据内部基准、用户反馈和 OpenTelemetry 成本追踪决定推广或下线。
推荐理由:Databricks 以自家 12000 名员工的实际 rollout 为例,给出可复用的新模型评估、预算分层与成本度量方法。
对以 LLM 为中心的 AI 的哲学抨击 “宇宙不是由词语构成的,而是由真实事物构成的。” 祝贺李飞飞博士和苏姿丰(Lisa Su)