谷歌框架官方版_谷歌框架官方版

谷歌提高安全性，要求兼容Android15的新芯片支持AVF框架。据ITHouse11月13日消息，科技媒体AndroidAuthority于11月11日发布博文，报道谷歌宣布兼容Android15系统的新芯片手机及其芯片必须支持Android虚拟化框架，以提高安全性。 Android虚拟化框架框架介绍ITHome注：谷歌将在2022年推出Android13系统...

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填补人工智能安全空白：Google于10月26日推出安全人工智能框架风险评估工具ITHouseNews，Google 10月24日发布的一篇博文宣布推出SAIF风险评估工具，该工具旨在帮助人工智能开发者和组织评估其安全状况、识别潜在风险并实施更强有力的安全措施。 SAIFIT简介首页注：Google去年发布了安全人工智能框架(SAIF)，旨在帮助用户安全、负责任地部署人工智能模型。SAIF并没有...。

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谷歌扩大了AVF框架的可用范围，并加强了Android14的虚拟化能力。ITHouse在12月8日报道称，谷歌在Android13中首次针对Pixel设备引入了Android虚拟化框架（AVF）。目前，谷歌 该框架正在推送到更多Android14设备，并发布了AVF工具包，帮助开发者快速调试和学习该框架。 ▲图源Google官方新闻稿ITHome注：A...

<图片标题e="GoogleFrameworkOfficialVersion" src="https://static.oneplus.cn/data/attachment/forum/201704/20/170936b9wlj0lwoy9hyy5r.jpg"onerror="this.style.display='none'">

Google推出前沿安全框架：评估AI模型的严重风险，编译影响最大的4个领域|ZeR0编辑|摸影知动新闻5月18日，GoogleDeepMind昨晚推出了AI前沿安全框架，并发布了技术报告。 前沿安全框架是一套协议，强调在人工智能模型开发过程中识别和减轻潜在风险的重要性。其目标是主动识别未来可能造成严重危害的人工智能功能，并建立检测和减轻风险的机制。 计划于2025年初...

让AI模型互相教导，Google推出了社交学习框架。一些AI模型只需经过短暂的"社交学习"框架训练就可以获得良好的任务解决能力。 在研究人员的"垃圾短信检测任务"中，教师模型首先从用户标记的数据中学习。在教师获得检测垃圾短信的知识后，可以教会学生模型区分垃圾短信和非垃圾短信。 ▲图源Google官方新闻稿ITHouse注意到...

它可以让AI自我判断输出内容的正确性。谷歌发布了模型训练框架ASPIREITHouse。据ASPIREITHouse1月23日消息，谷歌最近发布新闻稿，介绍专为大型语言模型设计的ASPIRE训练框架。该框架据称可以增强AI模型的选择性预测能力。 谷歌提到，大型语言模型在自然语言理解和内容生成方面正在迅速发展，并已被用来构建各种创新应用程序，但仍不适合将其应用于高风险决策情况。 这...

GoogleDeepMind宣布了具有两种思维模式的Talker-ReasonerAI框架。据ITHouse10月27日新闻，GoogleDeepMind上周宣布了具有两种思维模式的Talker-Reasoner框架，旨在让 人工智能助手能够同时实现快速思考和缓慢思考。相关论文已发表在ArXiv上（点击此处访问）。 据介绍，该框架采用"双系统"设计，可以在与用户对话的同时并行执行多步推理任务...

谷歌DeepMind推出AI安全框架FrontierSafetyFrameworkITHouse5月21日报道称，谷歌DeepMind最近推出了一个名为"FrontierSafetyFramework"的AI安全框架，该框架主要用于检测AI模型的风险。 ...▲来源：谷歌官方新闻稿DeepMind表示，该公司"一直在推动人工智能的边界"，开发的模型改变了他们对人工智能的理解。 意识到可能性，尽管公司相信未来......

GoogleAI推出CardBenche评估框架ITHouseNews9月3日，GoogleAI研究人员最近推出了CardBenchmark基准，主要满足系统学习基数估计。评估框架需求。 CardBench基准测试是一个全面的评估框架，其中包括对20个不同的现实世界数据库的数千个查询，显着超过了之前的任何基准测试。 项目背景cardinalityestimate(cardinalityestimatio...

谷歌推出"社交学习"AI框架，加强模型相互学习和隐私保护。2024年3月11日中国消息。今天，随着人工智能技术的快速发展，谷歌迈出了重要一步，公开了一个名为"社交学习"的AI框架。 该框架允许AI语言模型通过自然语言相互学习，而不涉及敏感关键信息的直接交换，从而增强隐私保护。 这一创新举措旨在解决机器学习领域当前隐藏的问题...