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OpenAI开源发布1.5B的隐私过滤模型 可以精确识别文本中包含的个人隐私信息

https://www.landiannews.com/archives/112793.html

人工智能公司 OpenAI 日前开源发布参数规模只有 1.5B 的隐私过滤模型 Privacy Filter,与常规大型语言模型不同,这个新模型主要是用来识别并自动清除用户提交内容中的个人信息,让其他 AI 系统处理数据时更加安全和可控。

Privacy Filter 模型经过自回归预训练,架构与 GPT-OSS 开源模型类似但规模更小,理论上说还可以在常规消费级设备上运行,例如集成到浏览器里用于自动清除用户提交的敏感信息。

注意:这个模型本身只是用于标记,开发者还需要搭配其他规则或模型将成功匹配出来的隐私内容清除,这个模型本身不会直接清除隐私内容并生成不含隐私内容的文本。

目前 OpenAI Privacy Filter 模型可以识别并清除如下个人隐私信息:姓名、地址、电话号码、邮箱地址、日期信息、账号、银行账号、URL 链接、密码、API 凭证等,模型会在处理过程中扫描整段文本,然后对敏感信息进行标记以方便后续进行遮蔽或替换。
DeepSeek-V4 预览版:迈入百万上下文普惠时代

https://mp.weixin.qq.com/s/8bxXqS2R8Fx5-1TLDBiEDg
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我的多模态呢,我心心念念的多模态呢
“*受限于高端算力,目前Pro的服务吞吐十分有限,预计下半年昇腾950超节点批量上市后,Pro的价格会大幅下调。”
AI 发掘漏洞太多太快的后遗症:Linux 内核社区讨论删除上世纪的旧驱动

https://www.landiannews.com/archives/112792.html

所以社区开发者的建议是直接从 Linux Kernel 内核主线源代码中删除老旧的网络驱动程序,这可以从内核源代码树中删除大约 27646 行代码,精简内核代码的同时,也将那些老旧驱动程序带来的漏洞直接扼杀在摇篮里。

而且内核不会直接将所有老旧驱动程序全部删除,而是会根据情况逐步发布补丁删除老旧驱动程序,所以如果确实有企业还在使用这些上古设备并且愿意承担维护工作的话,也可以重新恢复这些驱动程序的支持。

简单来说这个提案的核心就是按需保留,除非有企业愿意出资出人维护,否则内核就删除支持,这样既可以保证旧设备可以继续工作,又可以避免这些老旧驱动因为漏洞影响到使用现代设备的用户。
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