Boundless تقدم نموذج AI بدون استجابة الرفض بنظام مراجعة

نقاط المقالة

• الإصدار الأول هو نسخة تقليل استجابة الرفض من DeepSeek V4.1 Flash
• في يوليو، تم فتح حوالي 4000 وحدة GPU للاستخدام في استنتاج AI

تقديم نموذج تقليل استجابة الرفض بنظام مراجعة

أعلنت Boundless، التي تدير شبكة GPU الموزعة المخصصة لإثبات المعرفة الصفرية (ZK)، في 24 من الشهر الجاري، عن بدء قبول الطلبات لبرنامج تقديم نماذج AI للباحثين في مجال الأمن تحت اسم "Defensive Access". سيتمكن الفرق التي تجتاز المراجعة فقط من استخدام نموذج AI المعدل لتقليل استجابة الرفض.

كإصدار أول، سيتم تقديم نسخة تقليل استجابة الرفض من نموذج "DeepSeek V4.1 Flash 1017" المفتوح الوزن من شركة DeepSeek الصينية. الغرض من الاستخدام يقتصر على الأبحاث الأمنية المعتمدة، وتدريبات الفريق الأحمر (هجمات محاكية من قبل المهاجمين)، واختبارات الاختراق. يجب على المتقدمين توضيح النظام المستهدف والغرض من الاستخدام، وستقوم الشركة بمراجعة كل طلب على حدة.

يشير نموذج الوزن المفتوح إلى نموذج AI الذي تم نشر أوزانه المدربة، مما يسمح لأي شخص بتشغيله أو تعديله. ما تقدمه الشركة هو نسخة معدلة تُسمى "Abliterated"، والتي تقلل من استجابة الرفض. كما تشير الشركة إلى أن تقليل الاستجابة لا يعني بالضرورة زيادة دقة النموذج، وأن النتائج تحتاج إلى التحقق.

هناك شركات أخرى تقدم نماذج "Abliterated" المفتوحة الوزن بنظام مراجعة. تقدم خدمة الاستنتاج Inference.net نسخة تقليل استجابة الرفض من نفس نموذج DeepSeek V4.1 Flash 1017، ولكن فقط للفرق المعتمدة.

الأهداف من دعم الجانب الدفاعي ومخاطر الاستخدام السيء

تشير Boundless إلى أن السبب وراء تقديمها هو أن نماذج AI العامة ترفض حتى الطلبات المشروعة للاختبار التي تشبه أساليب الهجوم. وذكرت الشركة في بيانها: "القيود الأمنية للنماذج التقليدية قد تكون لها آثار عكسية، وقد تكون عائقًا أمام الأشخاص الذين يحاولون حماية النظام".

يمكن أن تُستخدم النماذج التي تقلل من استجابة الرفض في إنتاج رموز خبيثة إذا وقعت في أيدي المهاجمين. لم توضح الشركة المعايير المحددة للمراجعة أو كيفية مراقبة الاستخدام بعد الموافقة.

فيما يتعلق بالأداء، تشير الشركة إلى المعايير الأولية التي نشرتها شركة Vals AI لتقييم AI في 20 من الشهر الجاري. عندما تم تكليف النموذج بمهمة متعددة المراحل في مجال الأمن السيبراني مع افتراض هجمات على شبكة شركات محاكية، أظهرت النسخة القياسية من النموذج أداءً أفضل من "GPT-6 Sol" من OpenAI. هذه النتائج تتعلق بالنسخة القياسية قبل التعديل، وليست تقييمًا للنسخة المعدلة ذاتها.

من شبكة إثبات المعرفة الصفرية إلى استنتاج AI

كانت Boundless قد أنشأت شبكة GPU لإنتاج إثبات المعرفة الصفرية لصناعة الأصول الرقمية. في 14 يوليو، أعلنت عن فتح حوالي 4000 وحدة GPU للاستخدام في استنتاج AI، مع تشغيلها كخدمة استنتاج مُدارة (حيث تتولى الشركة العمليات). تستمر الشركة أيضًا في إدارة شبكة إثبات المعرفة الصفرية.

تخطط الشركة لجعل الرمز الأصلي "ZKC" له دور في شبكة AI، حيث تخطط لطلب تخزين ZKC من مشغلي استنتاج AI. لم تتطرق إعلان "Defensive Access" إلى العلاقة مع ZKC.

يُقدَّم هذا المحتوى لأغراض معلوماتية عامة فقط، ولا يُشكل مشورة مالية أو استثمارية أو قانونية أو ضريبية. ولا ينبغي اعتبار أي فعاليات أو مكافآت أو عروض ترويجية عبر الإنترنت أو أي معلومات ذات صلة واردة فيه توصيةً أو طلبًا أو دعوةً لشراء الأصول المشفرة أو بيعها أو تداولها أو إجراء أي معاملات أخرى عليها. تتميز الأصول المشفرة بتقلبات سعرية مرتفعة وقد تؤدي إلى خسائر. وقد يختلف مدى توفر خدمات WEEX ومنتجاتها والفعاليات المرتبطة بها حسب المنطقة. وتقع على عاتقك مسؤولية التأكد من أن مشاركتك تتوافق مع القوانين واللوائح المحلية المعمول بها.