面向 AI 安全挑战
关注幻觉、敏感信息泄露、不一致输出、基础任务失败以及系统难以解释等问题。
Conjecture
重新定义 AI 安全Conjecture 正在构建一种新的 AI 架构，以应对先进 AI 系统在幻觉、信息泄露、输出不一致、任务能力不足和难以解释等方面的挑战，推动更强大且更安全的 AI 技术发展。
- 4
- 页面列出的 AI 安全挑战：不可预测、不连贯、能力不足和难以解释
- 4
- Cognitive Emulation 的公开能力方向：特定任务训练、组件化构建、工作流自动化和复杂问题解决
以 Cognitive Emulation 探索更安全的 AI 部署
Cognitive Emulation 通过将专家工作流程转化为可复用的 AI 流程，让系统围绕特定任务进行构建，并以更接近人类专家的方式解决复杂问题。
按组件构建 AI
Cognitive Emulation 支持将 AI 系统按组件构建，以适配特定任务和实际工作流程。
自动化真实工作流
通过将专家工作流程转译为可复用的 AI 流程，支持对真实工作流程进行自动化。
模拟人类专家推理
让 AI 系统遵循更接近人类专家的可信推理过程，以解决更复杂的问题。
提升可靠性与可控性
页面将流程简化、可靠性增强和减少非预期后果列为 Cognitive Emulation 的方向。
了解 Conjecture 的研究与产品方向
通过产品、研究和 Cognitive Emulation 相关页面，了解 Conjecture 对 AI 安全、控制问题和人类式问题解决的公开介绍。
从这里开始使用Conjecture。
NETWORK
