在生成式 AI 技术日新月异的背景下，合成语音的逼真度已达到真假难辨的水平，随之而来的语音欺诈与信息伪造风险也愈演愈烈。作为应对手段，语音鉴伪技术已成为信息安全领域的研究重心。
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为了促进人工智能拟人化互动服务健康发展和规范应用，依据《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，国家互联网信息办公室起草了《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》
近年来，大语言模型的能力突飞猛进，但随之而来的却是愈发棘手的双重用途风险（dual-use risks）。当模型在海量公开互联网数据中学习时，它不仅掌握语言与推理能力，也不可避免地接触到 CBRN（化学、生物、放射、核）危险制造、软件漏洞利用等高敏感度、潜在危险的知识领域。
随着AI越来越强大并进入更高风险场景，透明、安全的AI显得越发重要。OpenAI首次提出了一种「忏悔机制」，让模型的幻觉、奖励黑客乃至潜在欺骗行为变得更加可见。
近年来，视频大语言模型在理解动态视觉信息方面展现出强大能力，成为处理真实世界多模态数据的重要基础模型。然而，它们在真实性、安全性、公平性、鲁棒性和隐私保护等方面仍面临严峻挑战。
近日，中山大学博士生李孟燃和中国科学院香港创新研究院臧泽林博士及合作者打造出一种名为 CHMR 的 AI 系统，堪比一位拥有细胞之眼的 AI 化学家，能让药物研发变得更精准和更安全。
年轻人一边狂用AI，一边又担心被它取代。哈佛最新民调显示：59%的18–29岁受访者认为AI正在威胁他们的未来。效率越高，安全感越低，这代人被迫提前长大。
这篇学术论长文由北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室领衔。《From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理：模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。
最近口述采样很火。如果您经常使用经过“对齐”训练（如RLHF）的LLM，您可能已经注意到一个现象：模型虽然变得听话、安全了，但也变得巨“无聊”。
