標籤: AI 安全

Google 推出全新 Gemini 模型陣容，包含在效能與效率全面進化的 3.6 Flash、專為高吞吐量打造的 3.5 Flash-Lite，以及專攻資安漏洞防禦的 3.5 Flash Cyber，全面迎戰 AI Agent 大規模應用時代。

以 Prompt Injection、工具授權、資料外洩、記憶與身分、供應鏈及可觀測性為邊界，建立可驗證的企業 AI Agent 縱深防禦架構。

AI Summit 分享整理：企業 AI Control Plane、15+ Agents 責任分解、理專現場的四段 Runtime 流程、三層安全邊界、LLM-as-a-Judge 品質治理，以及 E·P·J·T 可複用能力底座。

深度解讀 OpenAI 關於強化學習 (RL) 與 AI 對齊的最新研究。探討模型如何透過專注於「有益特徵」的訓練，在超過 40 項未曾見過的對齊基準測試中展現廣泛的泛化能力，並在惡意微調與對抗性提示下展現強大的持久性與韌性。

深度解讀 OpenAI 提出的最新大語言模型安全性評估方法「部署模擬」(Deployment Simulation)。剖析如何透過重播歷史真實用戶對話前綴，擺脫傳統紅隊測試中模型的「評估覺醒」與應試行為，對 GPT-5 系列模型實現高精度的風險預測，並使用簡潔的流程圖與預估圖表進行完整說明。

OpenAI 最新研究發現，現有前沿推理模型幾乎無法依指令隱藏或改變自身的思維鏈（Chain of Thought），可控性最高僅 15.4%。這個「缺陷」不只不是問題，更是當前 CoT 監控機制值得信賴的關鍵理由。