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6月12日
11:48
11:48官方账号Noam Brown (OpenAI 推理)@polynoamial
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自OpenAI o1发布以来,业界已知LLM的测试时计算扩展(test-time compute scaling)能显著提升模型性能。然而两年后,实验室仍仅报告标量评估结果,安全组织在发现脚手架通过100倍推理获得更好表现时仍感惊讶,且RSP(责任扩展政策)在决定关键阈值时仍忽略推理预算。这暴露了AI安全评估中的系统性盲点,即未将推理计算量作为关键变量纳入考量。
行业测试时计算扩展AI安全推理预算RSPOpenAI o1

推荐理由:AI安全评估的盲点被戳穿了——忽视推理预算的RSP和标量评估正在让安全组织措手不及,做AI安全或模型评估的团队值得反思自己的测试框架。
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