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WMDP-Cyber
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对非生成式AI模型进行生物安全风险审计
一篇新的arXiv论文研究了非生成式“System-1”模型在生物安全任务中的可靠性。该研究使用来自大规模杀伤性武器代理(WMDP)和LAB-Bench数据集的超过6000个多项选择题,审计了一个商业System-1模型。虽然准确性因任务而异,但当其不确定性字段被正确解释时,该模型表现出合理的校准和错误检测能力。然而,研究还发现,该模型对答案选项的顺序非常敏感,尤其是在网络安全相关的项目上,这表明跨不同选项顺序平均概率可以提高性能。
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新的MAAT遗忘方法通过平衡基准解决“为什么”问题
研究人员推出了一种新颖的三阶段目标性机器学习遗忘框架MAAT,该框架专门解决了移除因果知识的难题。现有基准存在偏差,低估了“为什么”问题的代表性,而“为什么”问题对于评估因果和关系知识的移除至关重要。MAAT在LoRA适配器权重上运行,并采用梯度投影上升和SVD剪枝等技术来实现高遗忘率,同时保留其他知识。配套的5WBENCH基准包含“谁、什么、何时、何地、为什么”的平衡类别,首次量化了这些遗忘失败。