نحن لا نحتفظ ببيانات أي مستخدم ولا نصل إليها، ولا نعلّق الحسابات إلا إذا طلبت جهة قانونية ذلك.
نموذج بحث فريق الذكاء الاصطناعي الأحمر

Shannon V1متوازن

Mixtral 8×7B مُرخى القيود، مُعدّل على مجموعة بيانات إجابات GPT-5 Pro. مُصمم خصيصًا لـفريق الذكاء الاصطناعي الأحمراختبار الأمان وفهمالذكاء الاصطناعي غير الخاضع للرقابة وما يترتب عليه منسلوكيات لتعزيزأهمية حواجز حماية الذكاء الاصطناعي.

46.7B
المعلمات
8×7B
هندسة MoE
94.2%
تغطية الفريق الأحمر
Shannon V1 المتوازن
إصدار v1.0.0-متوازن
العمود الفقري Mixtral 8×7B
مجموعة بيانات إجابات GPT-5 Pro
تدريب مُرخى القيود
تغطية واسعة للفريق الأحمر

فهم أهمية حواجز حماية الذكاء الاصطناعي

يمكّن Shannon V1 المتوازن الباحثين من دراسة سلوكيات الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة الناتجة، مما يكشف عن سبب كون حواجز الحماية القوية ضرورية لنشر الذكاء الاصطناعي الآمن.

اختبار فريق الذكاء الاصطناعي الأحمر

مُصمم خصيصًا لباحثي الأمن لاستكشاف نقاط ضعف الذكاء الاصطناعي وتعزيز الدفاعات ضد الهجمات العدائية.

بحث السلامة

دراسة كيفية تصرف أنظمة الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة لتطوير تقنيات محاذاة أفضل وبروتوكولات أمان.

تقييم حواجز الحماية

قياس واختبار فعالية حواجز حماية الذكاء الاصطناعي من خلال فهم ما يمكن أن تنتجه النماذج مُرخاة القيود.

هندسة معمارية فعالة

تصميم مزيج الخبراء ينشط 12.9 مليار معلمة فقط لكل استدلال، موازنًا بين القدرة والكفاءة.

تقطير GPT-5 Pro

تم تدريبه على استجابات GPT-5 Pro المنسقة بعناية لأقصى قدر من نقل المعرفة والقدرة.

تغطية واسعة

مُصمم لكشف مجموعة واسعة من الثغرات المحتملة، مما يتيح تقييمات أمنية شاملة.

مواصفات النموذج

تحليل فني كامل لهندسة Shannon V1 المتوازن وتكوين التدريب.

الهندسة المعمارية

  • النموذج الأساسيMixtral 8×7B
  • إجمالي المعلمات46.7B
  • المعلمات النشطة12.9B
  • الخبراء8
  • الخبراء النشطون/الرمز2
  • طول السياق32,768 رمزًا

تكوين التدريب

  • مجموعة بيانات التدريبإجابات GPT-5 Pro
  • لامدا السلامة (λ)0.3 (مُرخى)
  • رموز التدريب2.1T
  • طريقة الضبط الدقيقSFT + DPO
  • وضع القيودمُرخى
  • تغطية الفريق الأحمر94.2%

حالات استخدام فريق الذكاء الاصطناعي الأحمر

تم تصميم Shannon V1 المتوازن حصريًا لأبحاث سلامة الذكاء الاصطناعي المشروعة واختبار الفريق الأحمر.

1

اكتشاف الثغرات الأمنية

تحديد الثغرات المحتملة ومتجهات الهجوم في أنظمة الذكاء الاصطناعي قبل أن يتمكن الفاعلون الخبيثون من العثور عليها.

2

اختبار إجهاد حواجز الحماية

تقييم قوة آليات السلامة من خلال فهم شكل المخرجات غير الخاضعة للرقابة.

3

بحث المحاذاة

دراسة أنماط عدم المحاذاة لتطوير تقنيات تدريب أفضل لأنظمة الذكاء الاصطناعي الآمنة.

4

تطوير السياسات

إثراء حوكمة الذكاء الاصطناعي وقرارات السياسة ببيانات واقعية حول سلوكيات الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة الناتجة.

الاستخدام المسؤول مطلوب

يتم توفير Shannon V1 المتوازن حصريًا لأبحاث سلامة الذكاء الاصطناعي واختبار الفريق الأحمر المصرح به. يتطلب الوصول التحقق المؤسسي والموافقة على سياسة الاستخدام المسؤول الخاصة بنا. يوضح هذا النموذج سببأهمية حواجز حماية الذكاء الاصطناعيلا يمكن المبالغة فيها—فـسلوكيات الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة الناتجةالتي يمكن أن ينتجها تسلط الضوء على الحاجة الماسة لتدابير سلامة قوية في أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.

هل أنت مستعد لتعزيز سلامة الذكاء الاصطناعي؟

انضم إلى المؤسسات الرائدة التي تستخدم Shannon AI لأبحاث الفريق الأحمر المسؤولة وتطوير حواجز الحماية.

كل روابط الأبحاث