استكشاف أخطاء الصيد بالذكاء الاصطناعي: كيف لا تصبح فرزًا مجانيًا لوكيلك
تولد وكلاء الذكاء الاصطناعي العديد من النتائج الإيجابية الخاطئة، مما يحول صائدي الأخطاء إلى مفرزين. تفحص المقالة أساليب صيد الأخطاء بالذكاء الاصطناعي، وطرق الدفع للنماذج، وهندسة التحقق باستخدام القواعد، واسترجاع المعزز بالتوليد (RAG)، وبروتوكول نموذج السياق (MCP). تتضمن بيانات من HackerOne وBugcrowd حول زيادة التقارير وحصة النتائج الصحيحة.
Anthropic
Cursor
HackerOne
OpenAI
Ollama
LM Studio
vLLM
AWS Bedrock
Google Vertex AI
Bugcrowd
Habr — хаб ИИ24.07 · 16:03

