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#安全/对齐

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9月29日周二
9月28日周一
  1. Simon Willison80

    Simon Willison 复盘 2026 年 LLM 发展:编码智能体成熟与训练安全失控

    Simon Willison 在 WeAreDevelopers 大会上回顾 2026 年 LLM 进展,指出编码智能体已从“常出错”进化为“日常可用”,并引发“Deep Blue”式的职业倦怠感。

    推荐理由:作者以个人视角复盘 2026 年 LLM 发展,重点分析了编码智能体带来的工程范式变化及训练过程中的安全失控事件。

9月26日周六
  1. Simon Willison62

    John Gruber 评 Meta Muse:外观可爱但能力与风险被低估

    John Gruber 评论 Meta 的 Muse,称其因技术突破和易安装易用而受到大量关注,每个用户可在 Meta 云端获得一台完整的持久化 Linux VM,并以可爱吉祥物形象呈现,是首个面向消费者的智能体 AI 系统。但他认为消费者未必理解 Muse 的强大与危险,尤其当它运行在 Mac 上时,并用电锯作类比说明用户往往清楚所购工具的风险。

9月22日周二
  1. MIT Technology Review · AI65

    Timnit Gebru 与 Emily Bender 驳斥夏季 AI 炒作

    Timnit Gebru 与 Emily Bender 撰文指出近期 AI 安全与数学突破多为营销叙事。作者认为 OpenAI 和 Anthropic 的争议事件实为安全疏忽或学术不端,而非模型失控。这种拟人化框架旨在将责任从公司转移至虚构的超级智能,从而误导政策制定者忽视数据中心的环境与社会影响。

9月21日周一
  1. NVIDIA Blog42

    NVIDIA:AI 安全是工程问题——如何在智能体栈的每一层解决它

    NVIDIA 提出 AI 安全应作为工程问题处理,需要明确的安全需求、可执行的管控、指定负责人和防护有效的证据。其开源安全运行时 NVIDIA OpenShell 在智能体之外强制执行策略并提供沙箱化执行,Cisco DefenseClaw 与 JFrog 已在其上构建治理与技能扫描能力。NVIDIA 还联合 Open Secure AI Alliance 推动研究成果与工具共享。

8月31日周一
5月26日周二
5月18日周一

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