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简介
Frontier Safety Framework是Google DeepMind提出的一套协议，用于主动识别未来AI能力可能导致严重伤害的情况，并建立机制来检测和减轻这些风险。该框架专注于模型层面的强大能力，如卓越的代理能力或复杂的网络能力。它旨在补充我们的对齐研究，即训练模型按照人类价值观和社会目标行事，以及Google现有的AI责任和安全实践。
截图
产品特色
确定模型可能具有的潜在严重伤害的能力。
定期评估前沿模型，检测它们是否达到关键能力水平。
当模型通过预警评估时，应用减轻计划。
基于四个领域的初步关键能力水平：自主性、生物安全、网络安全和机器学习研究与开发。
为每个关键能力水平定制减轻措施的强度。
投资于前沿风险评估的科学，并不断完善框架。
遵循Google的AI原则，定期审查和更新框架。
使用教程
第一步：确定模型可能具有的潜在严重伤害的能力。
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第二步：定期对前沿模型进行评估，检测是否达到关键能力水平。
第三步：开发预警评估套件，以在模型接近关键能力水平时发出警报。
第四步：当模型通过预警评估时，根据整体利益和风险平衡以及预期部署环境，应用减轻计划。
第五步：根据关键能力水平定制减轻措施的强度。
第六步：投资于前沿风险评估的科学，并不断完善框架。
第七步：遵循Google的AI原则，定期审查和更新框架。
流量来源
| 直接访问 | 30.98% | 外链引荐 | 61.39% | 邮件 | 0.05% |
| 自然搜索 | 5.75% | 社交媒体 | 1.67% | 展示广告 | 0.16% |
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
75.83
每次访问页数
1.63
跳出率
67.93%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
20.86%
印度
7.41%
韩国
5.22%
中国
4.69%
英国
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地理流量分布全球图
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