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材料关系图:来源、新闻与研究、细分方向的桑基流图01来源202新闻与研究303细分与主体7来源:论文追踪论文追踪2 条材料来源:IAPSIAPS1 条材料论文:研究者构建中国AI生成内容合规基准,评测20个LLM论文2026-09-17研究者构建中国AI生成内容合规基准,评测20个LLM论文:研究者发布面向 EU AI Act 行为准则的系统性风险指数与仪表盘论文2026-09-23研究者发布面向 EU AI Act 行为准则的系统性风险指数与仪表盘动态:IAPS 测评 LLM 商品分类能力:Claude Opus 4.8 初步表现可行但仍需更多测试动态2026-08-05IAPS 测评 LLM 商品分类能力:ClaudeOpus 4.8 初步表现可行但仍需更多测试方向:防御与护栏防御与护栏1方向:安全评测安全评测3方向:政策与监管政策与监管3方向:危险能力危险能力1方向:前沿安全框架前沿安全框架1方向:其他方向其他方向1方向:AnthropicAnthropic1
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  • 论文论文追踪

    研究者构建中国AI生成内容合规基准,评测20个LLM

    研究者提出一套评估LLM是否符合中国AI生成内容合规要求的框架,并对20个知名模型给出评测结果。该框架包含2303个问题,覆盖六个维度,其中203个为自行构建的宪法类问题,由多个评判模型基于各自的分层对齐记忆独立给出裁决。结果显示,国际模型在使用标准中文问题时也表现出较高的合规水平,主要差异可能来自与意识形态对齐密切相关的维度。作者据此建立了一个监管基准,供全球AI社区在统一的法律依据下评测中外LLM。

  • 论文论文追踪

    研究者发布面向 EU AI Act 行为准则的系统性风险指数与仪表盘

    研究者提出 Systemic Risk Index,一套开放评测流程与仪表盘,把 19 个公开基准归入 EU GPAI Code of Practice 定义的四类系统性风险:CBRN、网络攻击、有害操纵和失控,并用保留危害的扰动与模拟部署情境评测模型。仪表盘允许用户在平均与最坏情况聚合之间切换、调整模型能力对总分的影响,并把每项风险评级追溯到对应基准证据。在 18 个模型上,最坏情况聚合下分数下降 14 至 37 分,显示平均口径可能掩盖的风险信息。LLM 评委与人工评分者的一致性和人与人之间相当(κ = 0.78–0.82),盲审发现 83% 的抽样变换保留了原始危害;一项 N = 21 的调查中,多数参与者认为分数易于理解,仪表盘促使他们从不同设置查看模型评测。

  • 动态IAPS

    IAPS 测评 LLM 商品分类能力:Claude Opus 4.8 初步表现可行但仍需更多测试

    IAPS 用定性方法测试了大语言模型的出口管制商品分类能力,给 Claude Opus 4.8 提供 ecfr 工具访问联邦法规 API,让其判定物品对应的 ECCN。该模型能跨《出口管理条例》检索并组合条款、借助图像识别 NVIDIA Vera Rubin AI 加速卡、依据名称认定 ASML EUV 光刻机属受控物项,还能准确做单位换算,但也存在依赖题目中暗示参数的问题。由于商品分类容错率为零且人工复核无法省力,IAPS 建议 BIS 设立试点,并用制造商数据表等更贴近真实的输入继续测试。