研究人员开发了一种名为梯度路由辅助模块（GRAM）的新方法，用于控制对大型AI模型中潜在危险知识的访问。该技术将敏感信息隔离到可以打开或关闭的特定模块中，从而无需训练多个独立模型的昂贵成本即可实现对模型功能的层级访问。初步实验表明，单个GRAM训练模型可以模仿多个模型在各种参数大小下的性能，每个模型都过滤掉了不同的危险知识。 AI
影响 该方法可以实现对AI功能的更精细控制，有可能提高安全性并允许定制访问高级AI功能。
排序理由 该条目描述了一种新的AI安全研究方法，而非产品发布或重大行业事件。[lever_c_research降级：ic=1 ai=1.0]
- Addie Foote
- AE Studio
- Alex Cloud
- Anthropic
- Cem Anıl Kenar
- Diogo Schwerz de Lucena
- Erick Martinez-Herrera
- Ethan Roland
- Gradient Routed Auxiliary Modules
- GRAM
- Judd Rosenblatt
- Keenan Pepper
- Mike Vaiana
- Murat Çubuktepe
- Stijn Servaes
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