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Yuhang Wang
Yuhang Wang
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新的AI安全方法允许模型生成和内化自己的指南
研究人员开发了一种名为“自导自适应安全对齐”（SGASA）的新方法，使推理模型能够生成和内化自己的安全指南。该方法包括模型创建指南，根据自身错误进行改进，然后进行自我评估以选择最佳版本。应用时，这些上下文内指南显著提高了Qwen3模型的安全性并降低了过度拒绝率，内化后的指南即使在没有推理时提示的情况下也能保持这些收益。
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新的BATON数据集捕获多模态驾驶自动化转换
研究人员推出了BATON，这是一个旨在捕获与驾驶自动化转换相关的多模态数据的新型大规模数据集。该数据集包含来自127名驾驶员在136.6小时驾驶过程中产生的前视视频、车内视频、车辆动力学和路线上下文信息。定义并评估了三个基准任务——驾驶行为理解、交接预测和接管预测，结果表明，将视觉数据与车辆和路线上下文相结合，可以显著提高预测精度，优于仅使用视觉输入。