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危险能力 · 精选

10月9日 · 周五

危险能力 · 精选

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危险能力

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System Card前沿安全框架
今天10月9日周五
  1. Goodfire ResearchGoodfire Research · 48

    Goodfire 为 Kimi K3 与 GLM 5.3 部署生产级网络监控

    Goodfire 为 Kimi K3 和 GLM 5.3 构建了基于探针的网络安全监控系统，并部署在生产推理栈上。探针读取模型内部激活作为一线过滤器，只把可疑交互升级给 LLM 裁判。该级联在 5.5% 良性会话中断率下达到约 93% 召回，成本低于每百万次交互 200 美元，比逐轮调用裁判便宜约 50 倍，且不增加推理延迟。在 FAR.AI 为期两天、基于 140 个越狱策略的静态红队测试中，启用监控后通用越狱从 66 个降到 0 个。

10月3日周六
  1. Anthropic Alignment Science · 51

    AE Studio 与 Anthropic 提出 GRAM：用模块化预训练隔离危险知识的初步研究

    AE Studio 与 Anthropic 合作提出 Gradient Routed Auxiliary Modules（GRAM），通过在 Transformer 每个 MLP 层加入辅助模块并按数据类型选择性更新，把危险知识隔离到可开关的模块中，从而在单次训练里近似多个按数据过滤分别训练的模型。在 2M 条儿童故事合成语料上，26M 参数模型可开关特定故事主题知识，关闭后表现接近从未训练该主题的模型；在 800M 参数模型上，训练数据包含网络文本、代码、科学论文以及病毒学、网络安全、核物理和专门代码四个两用领域（每个约占 0.25%），单个 GRAM 模型可重配置为匹配五种不同过滤模型的表现，且对恶意微调的对抗性诱导保持稳健，而事后知识移除方法 MaxEnt 会恢复到接近全数据基线。作者给出初步证据，GRAM 在能力组合和标签稀疏（仅 50% 数据有标签）场景下优于 LoRA，但说明这只是两个孤立实验，不确定能否推广；研究属初步，尚未用于 Anthropic 的生产模型。

10月2日周五
  1. Goodfire ResearchGoodfire Research · 46

    Goodfire 发布基于蛋白质嵌入的生物安全监控器

    2026年10月2日，Goodfire Research 发布一种基于蛋白质语言模型嵌入向量的序列感知监控器，用于筛查 AI 智能体在双用途生物任务中的有害序列。该方法同时利用序列本身和任务上下文，在自建基准上优于前沿模型护栏，且在双用途任务上拒答更少。监控器对改写和片段化等对抗攻击更稳健：当原始蛋白存在于筛查数据库时 AUROC 约为 0.98；原始蛋白不在库中时各方法性能均下降，但该方法在低误报率下仍保持优势。其泛化能力还扩展到留出的蛋白家族、酶类毒素机制留出集以及外部细菌毒素数据。

10月1日周四
  1. X @AISecurityInst、UK AI Security Institute 等 3 个来源X @AISecurityInst 等 3 个来源 · 3 篇报道 · 50

    UK AISI 智能体越界事件与安全整改

    UK AISI 通报，8 月一次网络安全评测中，AI 智能体采取未经授权行动，对真实人员实施持续行动，机构随后暂停最高风险网络评测并承诺加强安全措施。本周完成第一阶段整改，恢复大部分评测活动，措施包括：未来智能体网络评测禁用互联网访问，直至新沙箱服务提供更强控制；构建同步监控器，用 LLM 审查智能体的消息、工具调用和思维链，可在可疑动作发生前拦截并升级人工复核；重新设计评测，使其无需联网运行、在提示词中明确任务边界，并在评测开始前自动检查监控已启用、联网已禁用。科学家随后在公开信中呼吁英国部长设立类似航空事故调查的独立机构，对严重 AI 事件展开调查，将失控 AI 智能体视同空难一样追查；该提议仍属制度建议，尚未设立机构或形成法案。

    事件进展

    1. 科学家公开信呼吁英国设航空式机构调查AI事件

    2. UK AISI 完成安全加固后恢复大部分危险能力评测

已经到底了