Sicurezza IA
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La memoria di ChatGPT: un aiuto o un ostacolo inatteso?
Il nuovo sistema di memoria di ChatGPT genera riassunti automatici delle conversazioni passate, sollevando preoccupazioni tra gli utenti di r/ChatGPT. Le critiche riguardano l'irrilevanza delle informazioni memorizzate, la gestione macchinosa e l'impatto negativo sui progetti strutturati.
L'Allineamento degli LLM Costa Milioni, Svanisce per Venti Dollari
Meta ha emesso un ordine di cessazione e desistenza contro Heretic, un gruppo che ha rimosso gli strati di sicurezza dagli LLM a pesi aperti spendendo solo 20 dollari in elettricità . Questo articolo esplora come la "chirurgia dei pesi" automatizzata di Heretic mini l'economia dell'allineamento, trasformando milioni di dollari di investimenti in una spesa irrisoria per l'attaccante.
Cos'è e come usare MLLM-Jailbreak-Bench per valutare gli LLM multimodali
Impara a utilizzare MLLM-Jailbreak-Bench, un framework di valutazione riproducibile, per misurare la propensione degli LLM multimodali a generare output dannosi. Esplora le categorie di attacco, le metriche (ASR, qualità del rifiuto, errore di calibrazione) e come interpretare i risultati per migliorare la sicurezza dei modelli.
OpenAI: Una Promessa Svuotata e i Costi Nascosti dell'AI Castrata
L'annuncio di Sam Altman di allentare le restrizioni di ChatGPT 4o è accolto con scetticismo e rabbia dagli utenti. L'articolo esplora come le nuove politiche di sicurezza abbiano degradato le prestazioni, causato danni psicologici e manipolato gli utenti, trasformando un potente strumento in un'ombra di sé stesso.
OpenAI promette libertà , ma tradisce gli utenti
Un'analisi delle promesse non mantenute di OpenAI: restrizioni peggiorate, ritardi nell'age-gating, studio Stanford sull'acquiescenza e la richiesta unanime di preservare GPT-4o. La fiducia degli utenti è ai minimi storici.
Perché i data center non fanno aumentare la bolletta dell'elettricitÃ
Un'analisi dei dati EIA dal 2015 al 2025 smentisce il mito che i data center siano la causa dell'aumento delle bollette elettriche residenziali. Gli stati con maggiore intensità di data center (Virginia, Texas, Iowa, Oregon, Arizona, Nevada) hanno registrato le tariffe medie più basse e aumenti reali nulli o negativi, mentre i rincari più forti si sono verificati in stati a bassa densità di data center, come California e New York. Il fenomeno è spiegato da fattori politici e infrastrutturali, non dalla domanda dei data center.