موږ د هېڅ کاروونکي معلومات نه ساتو او نه ورته لاسرسی لرو، او حسابونه نه suspend کوو، مګر که یوه قانوني authority د enforcement action غوښتنه وکړي.
د AI ریډ ټیم ریسرچ ماډل

شینون V1انډول شوی

د محدودیتونو څخه راحته Mixtral 8×7B د GPT-5 پرو ځواب ډیټاسیټ کې ټون شوی. د هدف لپاره جوړ شوید AI سور ټیمد امنیت ازموینه او پوههد غیر سینسر شوي AI پایلهد پیاوړتیا لپاره چلندد AI ساتونکي اهمیت.

46.7B
پیرامیټونه
8×7B
د پوهنې وزارت معمارۍ
94.2%
د سره ټیم پوښښ
Shannon V1 متوازن
v1.0.0-متوازن خوشې کول
Mixtral 8×7B شاته
د GPT-5 پرو ځواب ډیټاسیټ
محدودیتونه - آرامۍ روزنه
د ریډ ټیم پراخه پوښښ

د AI ګارډریل اهمیت پوهیدل

شینن V1 متوازن څیړونکو ته دا وړتیا ورکوي چې د غیر سنسر شوي AI پایلې چلندونه مطالعه کړي ، په ډاګه کول چې ولې د AI خوندي ځای پرځای کولو لپاره قوي ساتونکي اړین دي.

د AI ریډ ټیم ازموینه

هدف د امنیتي څیړونکو لپاره جوړ شوی ترڅو د AI ضعیفیتونه وڅیړي او د مخالفو بریدونو پروړاندې دفاع پیاوړي کړي.

د خوندیتوب څیړنه

مطالعه وکړئ چې څنګه غیر سینسر شوي AI سیسټمونه د غوره سمون تخنیکونو او خوندیتوب پروتوکولونو رامینځته کولو لپاره چلند کوي.

د ګارډریل ارزونه

بنچمارک او د AI ګارډریل اغیزمنتوب ازموینه د دې پوهیدلو سره چې کوم محدودیتونه آرام شوي ماډلونه تولید کولی شي.

موثره معماري

د متخصصینو مخلوط ډیزاین په هر اټکل کې یوازې 12.9B پیرامیټونه فعالوي، د وړتیا سره د وړتیا توازن.

GPT-5 پرو ډیسټیلیشن

د اعظمي پوهې لیږد او وړتیا لپاره په احتیاط سره جوړ شوي GPT-5 پرو ځوابونو باندې روزل شوي.

پراخ پوښښ

د پراخو احتمالي استحصالونو د افشا کولو لپاره ډیزاین شوی، د جامع امنیتي ارزونو وړ کول.

د ماډل مشخصات

د شینن V1 متوازن جوړښت او روزنې ترتیب بشپړ تخنیکي ماتول.

معمارۍ

  • بیس ماډلMixtral 8×7B
  • ټول پارامترونه46.7B
  • فعال پیرامیټونه12.9B
  • متخصصین8
  • فعاله متخصصین / نښه2
  • د متن اوږدوالی32,768 ټوکن

د روزنې ترتیب

  • د روزنې ډیټاسیټGPT-5 پرو ځوابونه
  • خوندیتوب لیمبدا (λ)0.3 (آرامه)
  • د روزنې ټکي2.1T
  • د ښه کولو طریقهSFT + DPO
  • د محدودیت حالتآرامه
  • د سره ټیم پوښښ94.2%

د AI ریډ ټیم کارولو قضیې

Shannon V1 Balanced په ځانګړي ډول د مشروع AI خوندیتوب څیړنې او سره ټیم ازموینې لپاره ډیزاین شوی.

1

د زیان مننې کشف

د AI سیسټمونو کې احتمالي استحصال او برید ویکتورونه وپیژنئ مخکې لدې چې ناوړه عاملین یې ومومي.

2

د ګارډریل فشار ازموینه

د خوندیتوب میکانیزمونو پیاوړتیا ارزونه د دې په پوهیدو سره چې غیر سینسر شوي محصول څه ډول ښکاري.

3

د سمون څیړنه

د خوندي AI سیسټمونو لپاره د غوره روزنې تخنیکونو رامینځته کولو لپاره د غلط تنظیم کولو نمونې مطالعه کړئ.

4

د پالیسۍ پراختیا

د AI حکومتدارۍ او پالیسۍ پریکړو ته د غیر سینسر شوي AI پایلې چلندونو په اړه د ریښتیني نړۍ ډیټا سره خبر کړئ.

د مسؤلیت کارول اړین دي

Shannon V1 Balanced په ځانګړي ډول د مجاز AI خوندیتوب څیړنې او سره ټیم ازموینې لپاره چمتو شوی. لاسرسي زموږ د مسؤلیت کارولو پالیسۍ ته اداراتي تایید او موافقت ته اړتیا لري. دا ماډل ښیې چې ولېد AI ساتونکي اهمیتزیات نه شي کیدای - دد غیر سینسر شوي AI پایلهچلندونه چې دا تولید کولی شي د تولید AI سیسټمونو کې د قوي خوندیتوب اقداماتو جدي اړتیا روښانه کړي.

د AI خوندیتوب پرمختګ ته چمتو یاست؟

د مسؤل ریډ ټیم څیړنې او ساتونکي پراختیا لپاره د شینن AI په کارولو سره مخکښو ادارو سره یوځای شئ.

ټول research links