-
中美AI监管差异:中国AIGC内容标识办法与美国加州AI透明法案深度剖析
引言 随着生成式AI技术的飞速发展,AI生成内容的透明性和可追溯性成为全球监管的重点。中国的《人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿)》和美国《加州AI透明法案》均针对生成式AI…
-
AI界的水印革命:加州AI透明法案如何引领内容标识新纪元
AI速读:加州AI透明法案(SB 942)由州参议员Josh Becker提出,旨在提高人工智能生成内容的透明度和问责制。该法案要求大型AI提供商提供检测工具、显性披露和隐性披露选…
-
深度解读 | 欧盟AI法案vs欧洲委员会AI框架公约对比分析
前情回顾:2024年9月5日,欧洲委员会在维尔纽斯举行的司法部长会议上开放了首个全球性人工智能(AI)条约——《人工智能和人权、民主及法治框架公约》(CETS No. 225)供签…
-
欧盟人工智能法的下一步大棋?AI责任指令要升格为法规了?
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在社会各个领域的应用带来了前所未有的机遇,同时也引发了一系列法律责任问题。为了应对这些挑战,欧盟委员会提出了人工智能责任指令(AILD),旨在…
-
起底以色列黑客公司:操纵30余场国家选举,成功率高达八成…
近年来,随着社交媒体和网络技术的迅猛发展,选举操纵的手段和技术层出不穷。2018年,英国剑桥分析公司(Cambridge Analytica)因被披露盗用8700万脸书用户个人资料…
-
一本读懂大模型MoE混合专家模型原理
MoE,全称 Mixture of Experts,混合专家模型。有很多人猜测 GPT-4 就是使用了 MoE 模型,让很多模型并行起来,加速了推理。阿里巴巴的通义千问大模型(Qw…
-
大模型工程师面经 | MoE混合专家模型核心要点总结
一、MoE介绍 二、MoE出现的背景 三、有哪些MoE模型 四、介绍稀疏 MoE 层 五、介绍门控网络或路由 六、为什么门控网络要引入噪声呢 七、如何均衡专家间的负载 八、“专家”…
-
大模型安全 | 生成式人工智能的内容安全风险与应对策略
随着人工智能技术的飞速发展,生成式人工智能大模型(以下简称“生成式大模型”)在内容生成方面展现出巨大的潜力,同时也带来了一系列内容安全风险。这些风险不仅涉及虚假信息的传播、数据隐私…
-
欧盟AI法案生效倒计时:全球首个通用目的人工智能行为准则制定启航
在人工智能(AI)技术迅速发展的今天,全球对于AI的监管和治理越来越受到重视。2024年8月1日,欧盟的《人工智能法案》(以下简称“法案”)正式生效,这标志着全球首个针对通用目的人…
-
AI安全的里程碑:NIST发布基础模型滥用风险管理指南
在人工智能技术迅猛发展的今天,AI的安全性和可靠性成为了全球关注的焦点。2023年10月30日,美国总统拜登签署了行政命令14110,旨在推动安全、可靠和值得信赖的人工智能的发展。…