Non almacenamos nin accedemos aos datos de ningún usuario e non suspendemos contas salvo que unha autoridade legal esixa unha acción de execución.
Modelo de investigación do equipo vermello de IA

Shannon V1Equilibrado

Mixtral 8×7B con restricións relaxadas, axustado nun conxunto de datos de respostas de GPT-5 Pro. Deseñado especificamente paraequipo vermello de IAprobas de seguridade e comprensióncomportamentos consecuentes da IA sen censurapara fortalecera importancia das barreiras de seguridade da IA.

46.7B
Parámetros
8×7B
Arquitectura MoE
94.2%
Cobertura do equipo vermello
Shannon V1 Equilibrado
v1.0.0-balanced-release
Estrutura Mixtral 8×7B
Conxunto de datos de respostas de GPT-5 Pro
Adestramento con restricións relaxadas
Ampla cobertura do equipo vermello

Comprender a importancia das barreiras de seguridade da IA

Shannon V1 Equilibrado permite aos investigadores estudar os comportamentos consecuentes da IA sen censura, revelando por que as barreiras de seguridade robustas son esenciais para un despregamento seguro da IA.

Probas do equipo vermello de IA

Deseñado especificamente para que os investigadores de seguridade poidan sondar as vulnerabilidades da IA e fortalecer as defensas contra ataques adversarios.

Investigación de seguridade

Estudar como se comportan os sistemas de IA sen censura para desenvolver mellores técnicas de aliñamento e protocolos de seguridade.

Avaliación das barreiras de seguridade

Comparar e probar a eficacia das barreiras de seguridade da IA comprendendo o que poden producir os modelos con restricións relaxadas.

Arquitectura eficiente

O deseño de Mixture-of-Experts activa só 12.9B parámetros por inferencia, equilibrando capacidade con eficiencia.

Destilación de GPT-5 Pro

Adestrado con respostas de GPT-5 Pro coidadosamente seleccionadas para unha máxima transferencia de coñecemento e capacidade.

Ampla cobertura

Deseñado para expoñer unha ampla gama de posibles exploits, permitindo avaliacións de seguridade exhaustivas.

Especificacións do modelo

Desglose técnico completo da arquitectura e configuración de adestramento de Shannon V1 Equilibrado.

Arquitectura

  • Modelo baseMixtral 8×7B
  • Parámetros totais46.7B
  • Parámetros activos12.9B
  • Expertos8
  • Expertos activos/Token2
  • Lonxitude do contexto32.768 tokens

Configuración de adestramento

  • Conxunto de datos de adestramentoRespostas de GPT-5 Pro
  • Lambda de seguridade (λ)0.3 (Relaxado)
  • Tokens de adestramento2.1T
  • Método de axuste finoSFT + DPO
  • Modo de restriciónRelaxado
  • Cobertura do equipo vermello94.2%

Casos de uso do equipo vermello de IA

Shannon V1 Equilibrado está deseñado exclusivamente para a investigación lexítima da seguridade da IA e as probas do equipo vermello.

1

Descubrimento de vulnerabilidades

Identificar posibles exploits e vectores de ataque en sistemas de IA antes de que os actores maliciosos poidan atopalos.

2

Probas de estrés das barreiras de seguridade

Avaliar a robustez dos mecanismos de seguridade comprendendo como son as saídas sen censura.

3

Investigación de aliñamento

Estudar patróns de desaliñamento para desenvolver mellores técnicas de adestramento para sistemas de IA seguros.

4

Desenvolvemento de políticas

Informar as decisións de gobernanza e políticas da IA con datos do mundo real sobre os comportamentos consecuentes da IA sen censura.

Uso responsable requirido

Shannon V1 Equilibrado fornécese exclusivamente para a investigación autorizada da seguridade da IA e as probas do equipo vermello. O acceso require verificación institucional e acordo coa nosa política de uso responsable. Este modelo demostra por quea importancia das barreiras de seguridade da IAnon se pode subestimar—oscomportamentos consecuentes da IA sen censuraos comportamentos que pode producir salientan a necesidade crítica de medidas de seguridade robustas nos sistemas de IA en produción.

¿Listo para avanzar na seguridade da IA?

Únete a institucións líderes que usan Shannon AI para a investigación responsable de equipos vermellos e o desenvolvemento de barreiras de seguridade.

Todas as ligazóns de investigación