Thinking Machines 提出开源权重模型的安全发布路径
A Safe Path to Open Weights
AI 导读
Thinking Machines 发布文章阐述开源权重模型的安全发布路径,并说明其近期开源的 Inkling 与 Inkling-Small 的评估依据。文章主张安全发布取决于模型本身与所处生态:对模型做稳健安全测试,并研究能否通过预训练数据筛选或后训练干预把危险能力与通用智能解耦;对生态则通过分阶段发布、支持防御方和与安全研究者合作来提升韧性。Inkling 的评估包括覆盖 CBRN 与攻击性网络安全等领域的内部评测、四家外部机构的红队测试(Scale AI、Handshake AI、FAR.AI、Apollo Research),以及去除拒答行为的对抗微调实验;结果显示两个模型未扩展危险能力前沿,也未显著扩大相关能力的可及性。文章还提出从受监控 API 访问、托管微调到开放权重的分阶段路径,并计划发布更详细的评估、准入标准与停止条件框架,同时将推出 Tinker 安全资助。
推荐理由
Thinking Machines 公开了其开源权重模型的分阶段发布框架,并说明 Inkling 通过内外部评测与对抗微调后被判定未扩展危险能力前沿。