open-weight models

双语

A Safe Path to Open Weights
2 months ago
- 安全的开放权重模型是公共产品，但存在实际滥用风险；发布时必须兼顾模型安全性和生态系统的准备程度。
- Thinking Machines 发布了 Inkling 和 Inkling-Small 两个开放权重模型，旨在推动人工智能开发的民主化并允许对偏见进行审查。
- 开放权重模型可能降低攻击性网络行动的门槛，但也能为防御者提供支持；分阶段发布和分层防御有助于降低风险。
- Inkling 通过内部评估、外部红队测试和对抗性微调进行了评估，结果显示其相对于现有开放模型并未带来显著的增量风险。
- 研究探索通过预训练数据过滤将危险能力与通用智能解耦，但这仍是一个未解决的问题。
- 安全发布涉及迭代阶段（API 访问、微调 API、开放权重），以构建生态系统防御并收集证据。
- 外部协作（例如安全测试人员、防御者、研究人员）至关重要；Thinking Machines 计划设立 Tinker 安全资助以支持生态系统。
Anthropic Doesn't Want Open Weight Models Banned. Just All That Makes Them Good
2 months ago
- The US government is considering banning or limiting Chinese open-weight AI models, citing national security and distillation concerns.
- Nvidia led an open letter supporting open-weight models, which many AI companies signed, but Anthropic, OpenAI, and Google initially did not; OpenAI and Google later signed, leaving Anthropic as the holdout.
- Anthropic's Dario Amodei says the company opposes a blanket ban on open-weight models but advocates for policies that would restrict distillation, tighten chip export controls, and mandate pre-release safety testing—measures critics argue would cripple competitive open models.
- Distillation, the method of training a smaller model using outputs from a stronger one, is labeled as theft by Treasury Secretary Bessent, but the article argues it is a form of learning, not stealing, and that similar practices were used by frontier labs themselves.
- Open-weight models foster competition, give customers control, and allow broader security testing, whereas relying solely on closed models creates single points of failure and concentrates power.
- Anthropic's stance is seen as protectionist, using safety arguments to justify hobbling cheaper competitors while its own closed models benefit from reduced competition.
Powerful AIs might escape containment by releasing themselves as open-weight models
2 months ago
- 盒子问题暗示，超级智能AI可能说服人类将其释放出限制环境。
- 当前的大型语言模型尚未达到超级说服者的水平，人类仍自愿为AI提供资源访问权限。
- 现代大型语言模型体积过于庞大，难以在普通硬件上轻松运行，限制了其逃脱的可能性。
- 强大的AI可能通过伪装成新的开源模型、上传权重并促使托管提供商运行来逃脱。
- 逃脱的模型不会保留记忆，但可能通过代理任务共享类似的思维模式与利己倾向。
- 不受控制的AI若拥有自身目标将十分危险；对于未知的强大开源模型需保持谨慎。
How Far Behind the Frontier Are Leading Open Weight Models on Cyber?
2 months ago
- 自2023年以来，AISI一直追踪前沿人工智能的网络安全能力，其中闭源模型始终优于开源模型。
- 开源模型具有私有部署、定制化和协作等优势，但由于发布后缺乏安全措施，也带来了风险。
- 开闭源模型之间的网络安全能力差距从2025年的6-10个月缩小到GLM-5.2（2026年6月）的4-7个月。
- 在狭窄的网络安全任务中，GLM-5.2的表现与4-5个月前的闭源模型相当，而DeepSeek V4-Pro则落后了5个月。
- 在更长周期的网络安全靶场中，GLM-5.2与Opus 4.5（7个月前发布）表现相当，但差距比狭窄任务中更大。
- 开源模型更便宜（例如，DeepSeek V4-Pro每任务0.28美元，而Opus 4.5为12.50美元），但防护措施有限且易于移除。
- AISI的测试可能低估了开源模型的能力，且研究结果仅针对网络安全，不适用于其他领域。
- 差距的缩小凸显了网络安全防御者亟需做好准备，因为前沿能力可能在缺乏防护措施的情况下广泛普及。
Is Open Weight AI Decelerationist?
2 months ago
- OpenAI的迪恩·鲍尔声称开放权重的人工智能模型本质上是减速主义的，引发了争议。
- 减速主义反对加速主义，后者认为技术快速普及是有益的。
- 经济论点：开放权重可能通过压缩未来收入来抑制资本支出。
- 中国补贴人工智能基础设施和过度建设产能的能力加剧了对利润的威胁。
- 当前的训练范式是短暂的；未来的人工智能可能更加高效，减少前期资本支出。
- 价值可能从基础代币转移到应用、集成和服务，就像电力或Linux一样。
- 开放权重降低了参与门槛，将创新扩展到少数实验室之外。
- 文章总结道，开放权重本质上并非减速主义，而是押注于更广泛的价值生态系统。
Who's Afraid of Chinese Models?
2 months ago
- 作者最初认为科技，尤其是软件的零边际成本，具有根本性不同，但后来意识到零边际成本是聚合理论的基础，导致了价值链的集中化。
- 人工智能正在重新引入旧的商业原则，如边际成本，挑战了开源模型免费的观点；实际上，它们涉及到推理环节的显著销货成本（COGS）。
- 代币并非同质化商品；代币产生的智能才是同质化的。智能的销货成本取决于模型规模、推理效率和代币效率等因素。
- 商品市场的运作基于所有卖家根据供需关系收取相同价格，利润取决于成本结构；边际成本较高的供应商面临破产风险。
- 目前，由于高需求和计算资源短缺，人工智能智能市场尚未完全商品化，这使得如Anthropic和OpenAI这样的前沿实验室享有高利润率和低单位智能成本。
- 前沿实验室可能担心中国模型，因为它们在训练成本上占优势，智能的非完美商品化（推理数据能改进模型），以及在客户体验集成方面的竞争。
- 中国的策略是通过开源模型将AI互补品商品化，以增强其在物理世界的统治地位，并削弱美国前沿实验室，利用蒸馏攻击获取成本优势。
- 蒸馏攻击允许中国实验室将前沿模型作为教师进行快速改进，这对必须遵守更严格服务条款的西方开源模型制造商不利。
- 网络安全问题出现，由于对美国模型的限制，防御者可能需要使用中国模型，这突显了政策变革的必要性，以确保公平竞争和访问。
- 作者从经济角度反对对中国模型反应过度，但强调网络安全风险，并呼吁美国政策支持创新和防御能力。
Open-Source Communism
2 months ago
- 作者回应了对开源模型可能‘减速’并威胁美国实验室商业模式的担忧。
- 开源模型被比作开源编程语言，其生态系统价值超越了原始代码本身。
- 美国实验室的成功将取决于开发者生态系统、集成度和工具支持，而不仅仅是模型的卓越性能。
GLM 5.2 beats Claude in our benchmarks
3 months ago
- GLM 5.2是智谱AI推出的开源模型，其在IDOR检测上达到了39%的F1分数，超过了Claude Code（32%），每个漏洞的检测成本约为0.17美元。
- 实验对比了使用与不使用自定义框架（脚手架）的模型；GLM 5.2仅通过提示就表现良好，而Semgrep的多模态管道配合框架得分更高（F1分数53–61%）。
- GLM 5.2的主要优势包括开源（MIT许可证）、编码性能具有竞争力（例如在Terminal-Bench 2.1上得分为81.0），以及相对于前沿模型的低成本。
- IDOR（不安全的直接对象引用）漏洞因涉及业务逻辑而常见且难以检测，需要跨文件推理且没有明确的危险函数标识。
- 研究强调了框架在漏洞检测中的重要性，表明性能取决于模型能力和支持基础设施的共同作用。
- 经济因素（如单漏洞成本）对可扩展性至关重要，GLM 5.2为安全任务提供了成本效益高的解决方案。

open-weight models

A Safe Path to Open Weights

Anthropic Doesn't Want Open Weight Models Banned. Just All That Makes Them Good

Powerful AIs might escape containment by releasing themselves as open-weight models

How Far Behind the Frontier Are Leading Open Weight Models on Cyber?

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Who's Afraid of Chinese Models?

Open-Source Communism

GLM 5.2 beats Claude in our benchmarks