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TraceGuard
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Anthropic 的提示缓存节省对许多用户来说被夸大了
Anthropic 通知用户通过提示缓存节省成本的可能性，估计直接 API 成本可降低高达 64%。然而，对特定使用模式的分析显示，对于具有独特提示和简短交互的工作负载，由于缓存限制和 API 调用性质，实际成本节省微乎其微。分析还发现，一种常见的“保持连接 ping”优化策略以维持缓存热度，对于大多数用户来说可能不经济，特别是考虑到 Anthropic 的扩展 TTL 选项。
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研究人员提出TraceGuard以保护前沿AI模型免受蒸馏攻击
研究人员开发了一种名为TraceGuard的新方法，用于保护专有AI模型免受蒸馏攻击。该方法将反蒸馏视为一个Stackelberg博弈，为毒化推理痕迹以阻碍学生模型学习提供了理论基础。TraceGuard是一种高效的黑盒技术，它毒化对教师模型推理至关重要的句子，旨在保护知识产权和AI安全，同时不会显著降低教师模型的性能。