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

فائز بجائزة فيلدز وانغ هونغ ينشر أيضًا في NeurIPS

اتضح أن وانغ هونغ، الحاصلة الجديدة على جائزة فيلدز، نشرت بحثًا في مؤتمر NeurIPS 2019. بحثها مخصص لتقريب المصفوفات منخفضة الرتبة ويستخدم جهاز نظرية الاستيفاء، وهو ما يُعترف به كمثال نادر على البحوث متعددة التخصصات لمؤتمر ذكاء اصطناعي.

NeurIPS