OpenAI用自动化红队提升GPT-6鲁棒性
OpenAI研究团队公布自动化红队训练方法:扩大攻击者模型测试时算力迭代搜索越狱,并要求攻击在多次重复测试中成功(worst@n),生成可靠对抗训练数据用于RL训练。对照研究显示,用该数据训练后模型在多项评估中鲁棒性提升,包括面对自适应多轮攻击者。该方法已用于提升GPT-6 Astra和Sol等前沿模型在高风险领域的鲁棒性。
OpenAI研究团队公布自动化红队训练方法:扩大攻击者模型测试时算力迭代搜索越狱,并要求攻击在多次重复测试中成功(worst@n),生成可靠对抗训练数据用于RL训练。对照研究显示,用该数据训练后模型在多项评估中鲁棒性提升,包括面对自适应多轮攻击者。该方法已用于提升GPT-6 Astra和Sol等前沿模型在高风险领域的鲁棒性。
Runway新增3D生成功能,可用Tripo H3.1从文本或图像生成模型。
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