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360 发布《大模型安全白皮书》

在2025年世界互联网大会乌镇峰会上,360数字安全集团正式发布国内首份《大模型安全白皮书》,系统性揭示大模型全生命周期中的五大核心风险,并首次提出“外挂式安全 + 平台原生安全”双轨治理框架,为高危AI时代拉起一道纵深防御屏障。 白皮书指出,大模型的安全威胁已形成跨层级、强耦合的复杂矩阵,涵盖五大维度: 基础设施层:算力集群、训练平台遭攻击可能导致模型被投毒或窃取; 内容层:生成虚假信息、违规内容或“AI幻觉”引发社会风险; 数据与知识库层:训练数据泄露、知识库被污染将动摇模型可信根基; 智能体层(Agent):自主决策的AI代理若被操控,可能执行恶意任务; 用户端层:提示注入、越权访问等攻击可绕过防护直接操控模型行为。 面对这一多维威胁,360提出双轨并行的安全策略: “外挂式安全”:在模型外部部署监测、过滤与审计系统,如内容合规网关、异常行为检测; “平台原生安全”:将安全能力内嵌至大模型研发、训练、部署、推理各环节,实现“安全即代码”。 基于该理念,360已构建覆盖数据脱敏、模型加固、内容过滤、Agent行为审计、API防护、红蓝对抗、安全合规等七大核心能力的全链路解决方案,并...

StepFun AI 开源音频编辑模型 Step-Audio-EditX

StepFun AI 近日发布了其开源的音频编辑模型 Step-Audio-EditX,这一创新的3B 参数模型将音频编辑的操作变得像文本编辑一样直接和可控。通过将音频信号的编辑任务转换为逐字的令牌操作,Step-Audio-EditX 使得表达性的语音编辑变得更加简单。 目前,大多数零样本文本到语音(TTS)系统在情感、风格、口音和音色的控制上都显得有限。尽管它们可以生成自然的语音,但往往无法精确地符合用户的需求。过去的研究尝试通过额外的编码器和复杂的架构来拆分这些因素,而 Step-Audio-EditX 则通过调整数据和训练目标来实现控制。 Step-Audio-EditX 采用了双代码本的标记器,将语音映射为两个令牌流,一个是以16.7Hz 的速率记录的语言流,另一个是以25Hz 的速率记录的语义流。模型在一个包含文本和音频令牌的混合语料库上进行了训练,使其能够同时处理文本和音频令牌。 该模型的关键在于采用大边距学习的方法,后续训练阶段利用合成的大边距三元组和四元组来增强模型的表现。通过使用约60000名说话者的高质量数据,模型在情感和风格编辑方面表现出色。此外,模型还利用人类...

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