多视角看大模型安全及实践

随着人工智能领域大模型（large model）的广泛应用,大模型,尤其是大语言模型（large language model,LLM）的安全问题受到了广泛关注.大模型作为一种新兴技术,与之相关的安全态势分析以及安全体系建设均亟待挖掘与探索.从社会关系以及技术应用2个视角,分析了大模型安全的整体趋势.同时,基于大模型自身的特点,梳理了大模型安全能力建设的实践思路,为大模型研发、大模型应用构建提供了安全体系构建的参考方案.介绍的大模型安全能力实践方案包括安全评估基准建设、模型价值观对齐方法、模型线上服务安全系统建设3个部分.     

基于抖音平台的在线短视频流行度建模研究

该文分析了“抖音”短视频平台上近1 000条短视频播放量的演变模式,由统计规律发现短视频的播放量累计曲线存在两种时变模式——单梯度和多梯度传播模式;为进一步探究不同传播模式产生的原因,该文分析了用户点赞行为和评论情感倾向与播放量的相关性,发现用户的点赞行为会带来短视频进一步的传播,且负向情感评论比例越高,播放量越大。最后,该文基于平台推荐观看和用户粉丝观看这两个主要传播途径,结合点赞促进传播这一特征,构建了在线短视频的点赞?传播动力学模型,复现了实际数据的短视频流行模式,并进一步借助模型探索了不同参数对累计播放量演变趋势的影响,从而揭示了在线短视频的传播机制。研究结果为更有效地促进或控制信息传播提供了理论支撑。