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Miriam Rateike
Miriam Rateike
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研究发现 LLMs 在最终解码器层中编码个人身份
研究人员已确定大型语言模型 (LLM) 中编码不同个人身份的特定层。一项使用降维和模式识别方法的研究发现，这些个人身份表征主要出现在解码器层的最后三分之一部分。研究还观察到，虽然保守主义和自由主义等政治意识形态的表征明显不同，但道德虚无主义和功利主义等伦理观的激活却存在重叠，表明模型内部存在多义性。
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欧盟人工智能法案因鲁棒性和网络安全条款面临审查
一篇新发表在arXiv上的论文审视了欧盟人工智能法案（AIA）的鲁棒性和网络安全方面。研究确定了关于高风险人工智能系统和通用人工智能模型的条款中存在的法律挑战和不足。论文认为，鲁棒性和网络安全需要抵御性能中断的韧性，并探讨了在近期机器学习进展背景下的实施挑战。