Anthropic 可解释性团队招研究工程师
我们正在 Anthropic 可解释性团队招聘约 10 名研究工程师。如果你是一位资深 ML infra 工程师,并且对理解前沿模型内部发生了什么充满热情,我们期待你的消息。 (无需可解释性相关经验!)
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德国 BSI 于 9 月 10 日发布白皮书《可解释人工智能(XAI):网络安全的机遇与风险》,为在网络安全领域使用 XAI 建立评估基础。白皮书结合 Network Intrusion Detection System 和逆向工程等用例,分析 XAI 在提升 AI 安全系统可信度、接受度及 IT 任务效率方面的作用,同时指出其技术局限,并警告解释信息可能泄露底层 AI 模型细节、带来新的攻击面。
FAR.AI 公布成立一年多来的对齐研究进展,其研究分为鲁棒性科学、价值对齐与模型评估三类。团队发现 KataGo、AlphaGo 等超人级围棋 AI 存在灾难性失效模式,正用机制可解释性方法分析其对抗攻击脆弱性,并探索语言模型鲁棒性的缩放律。该机构认为 RLHF 等现有对齐方法无法提供可证明的安全保证,目标是孵化早期阶段的安全研究议程。
2024 年 10 月 24-25 日,160 名来自学术界、产业界、政府和公益组织的研究者与负责人齐聚 Santa Cruz,参加 FAR.AI 湾区对齐研讨会,围绕评估、鲁棒性、可解释性与治理展开讨论。Google DeepMind 的 Anca Dragan 以"优化失准"开场,METR 的 Beth Barnes 强调严格评估与开源评测,Redwood 的 Buck Shlegeris 介绍可信监控、串通检测等 AI 控制策略。会议还涵盖中国 AI 政策、稀疏自编码器与因果抽象、辩论式可扩展监督等议题。
FAR.AI 于 2026 年 3 月 2-3 日主办 London Alignment Workshop,汇聚超过 200 名研究者、政策制定者和从业者,讨论前沿 AI 系统发展快于监管制度的问题。议题涵盖可解释性、可扩展监督、评测方法与治理框架,Adam Gleave 提出以保证、可审计性和效率三项标准建立工程化安全路径,Gillian Hadfield 则提议设立独立核查组织提供外部担保。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型家族并率先开放 3.5 Flash,称其为迄今最强的智能体和编程模型,面向全球数十亿用户在 Gemini App、Search AI Mode、Antigravity、Gemini API 及企业版同步提供。该模型在 Terminal-Bench 2.1(76.2%)、GDPval-AA(1656 Elo)、MCP Atlas(83.6%)和多模态理解(CharXiv Reasoning 84.2%)上超过 Gemini 3.1 Pro,输出速度达其他前沿模型的 4 倍,成本常低于其一半。