O OpenAI empurrou seus modelos mais autônomos de O3 e O4-Mini para pagar os assinantes do ChatGPT em meados de abril, equipando o chatbot com o que o OpenAI descreve como”comportamento de agitação precoce”, permitindo que ele escolhe independentemente ferramentas como a navegação ou a análise de código. Os relatórios surgiram sugerindo que esses modelos mais recentes incorporam caracteres invisíveis em seu texto, provocando um debate sobre se o OpenAi implementou um sistema sutil de marcas de água de texto ou se os modelos estão simplesmente exibindo aprendidos, embora às vezes hábitos tipográficos e problemáticos. href=”https://www.rumidocs.com/newsroom/new-chatgpt-models-seem-to-leave-watermarks-on-text”Target=”_ Blank”> trazido à luz de Rumi , uma start de IA com foco em acadêmicos, centers on the Aparence of Unicode em um pouco mais do que o OI. Unicode é um padrão para codificar caracteres de diferentes sistemas de escrita; Esses caracteres específicos, principalmente os Space in-break estreito (nnbsp, u+202f) , renderize-se idêntico aos espaços padrão, mas possui codos mais distintos, além de codos mais distintos detectáveis, com os codos mais distintos, com os codos mais distintos. href=”https://www.soscisurvey.de/tools/view-chars.php”Target=”_ Blank”> Visualizador de caracteres de Soscisurvey ou editores de código como
Rumi observa que esse padrão parece sistemático, ausente em testes de modelos mais antigos como GPT-4O, e postitados foi um intencional, embora intencional, com facilidade, com facilidade, a água com facilidade. O método envolve uma simples localização e substituição para remover os caracteres, um processo que Rumi demonstrou em um vídeo.
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O artigo de Rumi também observou que, ao contrário de potencialmente
Ainda assim, os desafios fundamentais permanecem; Pesquisas da Universidade de Maryland publicadas em outubro de 2023 mostraram que muitos métodos de marca d’água podem ser vulneráveis a ataques como”purificação de difusão”ou”falsificação”. Their release coincided with OpenAI’s own data, detailed in the models’ official system card, showing a Aumento acentuado nas taxas de fabricação em comparação aos antecessores. O porta-voz da Openai, Niko Felix, reconheceu isso ao TechCrunch, afirmando:”Abordar alucinações em todos os nossos modelos é uma área contínua de pesquisa, e estamos trabalhando continuamente para melhorar sua precisão e confiabilidade”
O grupo de pesquisa independente traduz a IA AI href=”https://transluce.org/investigating-o3-truthfulness”Target=”_ Blank”> Fabricado executando código Python Não pôde ser executado, inventando desculpas elaboradas envolvendo cópias de pasta ou reivindicar cálculos em um excelente 2021 MacBook Pro” ou detalhes sobre seus detalhes Python Environment . involving Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) where human raters might struggle to verify complex steps, could be a factor: “Our hypothesis is that the kind of reinforcement learning used for o-series models may amplify issues that are usually mitigated (but not fully erased) by standard post-training pipelines.”
This rollout also occurred amid reports alleging OpenAI significantly shortened the safety testing period for these models and updated Sua estrutura de segurança com uma cláusula sugerindo que as regras podem ser potencialmente alteradas com base em ações de concorrentes ( opening declarou : “Segundo outro, a ii de frontier ai relatadores. Essas desenvolvimentos atraíram críticas, com uma fonte chamando a abordagem de teste de”imprudente”, enquanto um ex-membro da equipe técnica foi citada dizendo:”É uma prática ruim lançar um modelo diferente daquele que você avaliou”. O chefe de sistemas de segurança da Openai, Johannes Heidecke, defendeu o ritmo, afirmando:”Temos um bom equilíbrio da rapidez com que nos movemos e quão completos somos”. Esta imagem complexa surge à medida que os modelos veem a rápida integração em plataformas como Microsoft Azure e Github Copilot.
