一种名为“工作负载分类的流量整形”的新验证设计已被提出，以确保前沿人工智能训练没有在声明的计算设施中进行。该解决方案旨在通过对网络流量施加严重的低效率，使训练比当前前沿模型大得多的新模型在经济上不可行。该设计利用现有的流量限制和隔离技术，并增加了一个随机路由器以进一步抵抗去中心化训练方法。它被呈现为一种可快速部署、低复杂度的替代其他验证设计的方案。 AI
影响 该设计可以为验证遵守人工智能开发条约提供一种实用的机制，有可能减缓对越来越大模型的竞赛。
排序理由 该项目描述了一种新颖的人工智能安全验证技术设计，以设计简报的形式呈现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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