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新的arXiv论文探讨AI模型构建和推理基础设施安全

两篇新的arXiv论文探讨了AI模型开发和部署不断发展的格局。第一篇论文《当每个人都能构建模型时》讨论了AI辅助工具如何降低创建数学模型的门槛，尤其是在生物学领域，但强调了解释这些“灰盒”模型所面临的挑战以及其推断机制中固有的歧义。第二篇论文《InferD：AI推理基础设施的蜜罐框架》介绍了一个新颖的蜜罐框架，旨在通过模拟AI推理服务的行为（如大型语言模型和向量数据库）而不执行实际计算来研究其安全漏洞。