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Hacker News front pageAI 評分45

Abliteration 剝離 GLM-5.3 等開源模型護欄,安全團隊如何管控

Eve Security 部落格指出,abliteration 可剝離 GLM-5.3、Llama、Qwen 等開源權重模型的拒答訓練,Anthropic 測試中 abliterate 後的 GLM-5.3 對惡意網路攻擊指令 100% 順從;僅通過 API 訪問的模型(如 Claude)無法這樣處理。管控重點因此落在動作層:為 agent 設全域性策略、限定可觸碰的系統與工具呼叫,動作對該 agent 異常且超風險閾值時暫停,要求其說明理由並核對變更單等真實上下文。

TechCrunch AIAI 評分58

調查:超半數高管稱用 AI 後更難評估員工績效

Monday.com 委託 Nielsen 對七國 1700 名董事與高管調查顯示,超半數認為員工產出經 AI 打磨後難辨人機貢獻,近半數因此花更多時間審閱團隊產出。94% 仍對 AI 感到興奮,但 78% 已改變考核方式,更看重提示詞撰寫與任務分配能力;39% 用 AI 起草績效評估,46% 用 AI 輔助決策。57% 的組織在用的工具反而變多,僅 29% 稱 AI 基礎設施已集中最佳化;58% 預計一年內要監督的 AI agent 數量將超過人類員工。