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Machine Learning Systems
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AI公平性框架增强信用承保红队演练
本文探讨了算法公平性框架如何用于信用承保中人工智能系统的红队演练。文章提出，这些框架除了确保合规性外，还有助于为机构风险管理构建更强大、更安全机器学习系统。重点在于推动人工智能在金融应用中采取纵深防御方法。
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IML报告为ML系统安全提供新指标
Berryville IML发布了一份新报告，详细介绍了衡量机器学习系统安全性的方法，并将其与成熟的软件安全实践进行类比。该报告可在知识共享许可下免费获取，旨在为应用ML安全提供可操作的见解。
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DWeb Camp 寻求关于公共、负责任的人工智能议题的提案
DWeb Camp 正在为其公共人工智能议题征集提案，提交截止日期为 5 月 15 日。该议题侧重于开发可公开访问、负责任且值得信赖的大型语言模型 (LLM) 和机器学习 (ML) 系统的策略。目标是促进集体治理并服务于公共利益的人工智能工具。