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新基准测试AI在纠缠数据下的隐私遗忘能力
研究人员推出PPE-Bench，一个旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）机器学习遗忘技术有效性的新基准。现有基准未能充分解决问题，它们使用简化的图像并假设私有数据和公共数据之间完全分离。PPE-Bench通过整合私有信息与公众人物或地标视觉纠缠的图像来解决这些问题，旨在测试遗忘能力而不损害公共信息的保留。实验表明，当前的遗忘方法可以减少私有数据泄露，但通常会对公共信息的保留产生负面影响。
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OpenAI 发布隐私过滤器，用于本地 PII 检测和 redaction
OpenAI 发布了隐私过滤器（Privacy Filter），这是一个开源模型，旨在检测和 redaction 文本中的个人身份信息（PII）。该工具设计为本地运行，通过在用户机器上处理数据而不是将其发送到服务器来提供增强的隐私保护。该模型在 PII-Masking-300k 基准测试中取得了最先进的性能，并且一次可以处理多达 128,000 个 token 的上下文。