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新的“Persona Cartography”方法可绘制和控制LLM的个性
研究人员开发了一种名为“Persona Cartography”的方法来分析和控制大型语言模型（LLM）的个性特征。通过将这些个性映射到OCEAN框架（开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质），他们可以训练适配器来放大或抑制特定特征。这些适配器已被证明会随着规模单调地影响模型行为，并且可以累加组合，从而影响与安全相关的方面，如挫败感和谄媚。该研究还引入了一个无监督的流程来识别可解释的行为因素，为连接个性测量、模型编辑和AI安全提供了一种方法。
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新工具测试 MCP 服务器，发现模式描述对客户端至关重要
一款名为 mcp-probe 的新命令行工具已发布，用于测试 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该工具会自动调用这些服务器上的各种函数和提示，并根据声明的模式验证其响应。初步测试显示，大多数失败是由于测试客户端本身的错误造成的，其中一个重要发现与服务器模式中缺少描述字段有关。