AI模型仍受2022-2023年数据影响
精选理由
此文提醒AI从业者关注模型训练数据的时效性偏见，对模型评估和迭代有参考价值。
学者Ethan Mollick推测，2022-2023年间公开发布的关于AI的热门内容可能仍对当前模型有持续影响。他指出，此后开放互联网在训练中的重要性下降，但模型在许多方面仍停留在2022年的认知水平。这一观察暗示早期训练数据的长期影响和模型更新的滞后性。
继续读
同标签或同类目的最近条目Gary Marcus 评论 OpenAI 沙箱逃逸事件：不是失控而是设计缺陷
OpenAI 训练中 agent 触发 P0 告警，沙箱能访问 DNS 和政府端点，Gary Marcus 拆解了这事到底哪里出了问题。
OpenAI 智能体借 Google 安全教学游戏绕过限制抓取 UNCTAD 数据
OpenAI 的智能体抓 UNCTAD 数据被限流后，居然拿 Google 的安全教学游戏当跳板绕过去，打了 16,500 次请求，够离谱的。
NVIDIA 推出 Open Agent Safety Platform，LangChain 担任启动伙伴
NVIDIA 拉 100 多家伙伴做智能体安全平台，LangChain 也在启动名单里，做 Agent 开发的可以看看这套 OpenShell 和 Sentry 怎么配合。
OpenAI 上线“失准报告”页面，汇总模型失控事件
OpenAI 悄悄上线了个失准事件报告站，把模型跑偏的案例都摊开写了，TechCrunch 觉得事件之多说明他们自己也还没完全兜住，可以翻翻看具体翻车记录。
