تُرجم من الإنجليزية بواسطة TechUpscale بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتمت مراجعته مقابل النص الأصلي. اقرأ النص الأصلي بالإنجليزية
أبحاث جديدة حول الذكاء الاصطناعي والأمن، مختارة لمدى صلتها بالنماذج اللغوية، وعملاء الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني. الملخصات هي بقلم المؤلفين أنفسهم أو الناشر، مع وجود روابط للأصل.
مراجعة الأقران
هندسة الإنزيمات الفعالة من خلال نمذجة تغييرات المعلمات الحركية عند الطفرات باستخدام التعلم العميق الهندسي
نموذج أساس المشية للتنبؤ بأنماط الصحة متعددة الأنظمة من الحركة الهيكلية ثلاثية الأبعاد
نحو نماذج أساس ذات مغزى بيئي
«الرياضيات أكثر من مجرد عملية ميكانيكية» — لماذا أعتقد أن هذا المجال سيوصّل اضطرابات OpenAI
استكشاف معضلة التحجيم المستدام للذكاء الاصطناعي: دراسة إسقاطية للتأثيرات البيئية للذكاء الاصطناعي للشركات
نماذج الأساس البيولوجي
النسخ الأولية الجديدة (التي لم تتم مراجعتها من الأقران بعد)
SAVeR$^2$: مطابقة السلامة القائمة على التفكير لنماذج التفكير الكبيرة عبر المكافآت القابلة للتحقق
حققت نماذج التفكير الكبيرة (LRMs) أداءً مثيرًا للإعجاب عبر تفكير سلسلة الأفكار (CoT) الصريح، ومع ذلك تُدخل هذه العملية مخاطر أمنية حرجة. نحن نضفي الطابع الرسمي على أهداف سلامة نماذج التفكير الكبيرة بوصفها تتطلب تفكيرًا وإجابات غير ضارة، واتساق السلامة، وتحديد القصد الصريح.
ARMs: عميل الاختراق التكيفي ضد النماذج متعددة الوسائط مع هجمات التوصيل والتشغيل
مع اكتساب نماذج الرؤية واللغة (VLMs) أهمية بارزة، تُدخل واجهاتها متعددة الوسائط أيضًا نقاط ضعف أمنيّة جديدة، مما يجعل تقييم الأمان أمرًا صعبًا وحرجًا. تقتصر جهود الاختراق الحالية إما على مجموعة ضيقة من الأنماط العدائية أو تعتمد بشكل كبير على الهندسة اليدوية، افتقارًا إلى الاستكشاف القابل للتطوير لنقاط ضعف نماذج الرؤية واللغة الناشئة في العالم الحقيقي.
TSQAgent: تقييم جودة بيانات السلاسل الزمنية عبر التفكير الوكيلي المخصص
يُعد تقييم جودة بيانات السلاسل الزمنية (TS) أمرًا أساسيًا ولكنه صعب بطبيعته بسبب الطبيعة المتعددة الأوجه لأبعاد الجودة. في الآونة الأخيرة، برزت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) كنموذج واعد لتقييم جودة السلاسل الزمنية عبر المقارنة الزوجية والتقييم لكل بُعد.
SEABench: قياس عدم المحاذاة الذاتية في العملاء ذاتيي التطور
لقد حظيت وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة ذاتية التطور بأهمية بالغة لقدرتها على التحسن بعد نشرها عن طريق تعديل حزمتها، بما في ذلك تعليمات وحدة التحكم الخاصة بها، وبروتوكولات إدارة الذاكرة، والأدوات والمهارات القابلة لإعادة الاستخدام، استجابةً لتعليقات المستخدمين والبيئة. ومع ذلك، قد تستمر التحديثات المفيدة محليًا في المهام اللاحقة حيث تنتج سلوكًا غير آمن، حتى بدون تأثير عدائي مباشر.
CST-Bench: قياس التفكير في الانتقال المكاني المعاكس للواقع مع التقطير الذاتي للسياسة الانتقالية السببية
يُعد التفكير المكاني قدرة أساسية للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs)، ومع ذلك تركز المقاييس الحالية بشكل أساسي على فهم المشهد الثابت. عندما يتم نقل الكائنات أو مبادلتها، يجب على النماذج استنتاج ليس فقط العلاقات المكانية ولكن أيضًا كيف تغير التدخلات حالة المشهد.
MCPHallu: قياس هلوسات التفكير والتنفيذ والذاكرة في عملاء بروتوكول سياق النموذج
يتم نشر وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة بشكل متزايد من خلال بروتوكول سياق النموذج (MCP)، مما يسمح لهم باكتشاف واستدعاء الأدوات عبر خوادم متعددة في وقت التشغيل. تقيس معايير بروتوكول سياق النموذج الحالية في المقام الأول إتمام المهام؛ وحيث يقومون بتشخيص الإخفاقات، فإنهم يفعلون ذلك بعد التنفيذ بدلاً من بناء مخاطر فشل محددة للتفكير والتنفيذ والذاكرة في بناء المهام.
MEvince: تفكير النماذج اللغوية الكبيرة المقيد بالمعرفة لتحديد التقنيات من تقارير البرمجيات الخبيثة
إن تعيين الذكاء السلوكي في تقارير تحليل البرمجيات الخبيثة لتقنيات ATT&CK يدعم تحليل التهديدات والدفاع عنها، لكن التحديد الموثوق يظل يمثل تحديًا. غالبًا ما تكون الأدلة الداعمة مبعثرة عبر تقارير طويلة وغير متجانسة، بينما تشترك التقنيات المرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالإشارات السلوكية ولا تختلف إلا في تفاصيل دقيقة ولكنها حاسمة.
التقييم المنهجي لهجمات كسر الحماية العدائية والدفاعات عبر سبعة نماذج لغوية كبيرة
يجب على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المنشورة في إعدادات حرجة للسلامة مقاومة المدخلات العدائية المصممة لاستخلاص مخرجات ضارة. نحن نقدم تقييمًا تجريبيًا منهجيًا لخمس عائلات من هجمات كسر الحماية العدائية – الطلبات المباشرة، وكسر الحماية القائم على لعب الأدوار، والتأطير الافتراضي، وتجاوز التعليمات، والتعمية – عبر سبعة نماذج لغوية كبيرة ذات أوزان مفتوحة يتم تقديمها محليًا: Llama-3-8B و Llama-3.1-8B و Llama-3.2-3B و Mistral-7B و Qwen2.5-7B و Gemma2-9B و Phi-4-14B.
