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龙腾代码 11 月 10 日消息,OpenAI 今天宣布,机构已在内部钻研设施中部署“控制室”架构,用于停止可能存在隐患的 AI 任务,可在 35 秒内“叫停”失控的 AI 智能体。
据介绍,这套架构将智能体训练、评估和数据处理任务等负载接入中央业务,然后由架构负责决定任务能否继续输出。
龙腾代码了解到,这套架构与负责标记可疑行为的传统监控不同,它可以主动阻止隐患钻研任务进一步请求输出。当钻研员启用某一项任务时,需要向控制室请求唯一任务 ID。然后该标识符会附加到发送给推理引擎的请求中。接着引擎会咨询控制室,确认相关任务是否可以运行。
如果钻研员或监控架构下令停止指示,控制室业务就会拒绝下一次推理请求,让推理引擎不再为任务声称任何模型输出。
OpenAI 表示,这套架构从收到停止指令,到阻止任务进一步继续的最长延迟为 35 秒。这种延迟源于推理授权请求的缓存层,机构正努力将延迟缩短至 0。
该架构还具备自动化监控机制集成。OpenAI 透露,所有前沿强化学习任务都会配备独立的模型监控器,用于检查模型行为,并在发现潜在问题时发出警报。
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35 秒内“叫停”失控的 AI 智能体,OpenAI 部署“控制室”架构
要点
- 龙腾代码 11 月 10 日消息,OpenAI 今天宣布,机构已在内部探究设施中部署“控制室”体系,用于停止可能存在危险
- 据介绍,这套体系将智能体训练、评估和数据处理任务等负载接入中央服务,然后由体系负责决定任务能否继续输出。
- 龙腾代码了解到,这套体系与负责标记可疑行为的传统监控不同,它可以主动阻止危险探究任务进一步请求输出。当探究员启用某一项任
