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为避免出现此类结果，制定监管监督和国际协调框架可能非常重要。窃取跨越这一绊脚石的 AI 模型的模型权重可能特别有吸引力，而且特别需要防止。一个国家支持的项目可能在 AI 领域起步落后，窃取一流模型的权重，并迅速在 AI 领域与世界其他国家竞争，甚至领先，如果它在自动化研发方面投入的资金比其他参与者更多，和或在确保安全性和可靠性方面比其他参与者更少谨慎。跨越这一绊脚石的 AI 模型最好得到足够好的安全保护，以保护模型权重，即使受到强大间谍程序资源充足的攻击。
在 AI 能力大幅提升成为可能时，制定一个计划来避免并检测 AI 模型中任何不协调的权力追求（或流氓）行为可能很重要。理想情况下，该计划将得到 AI 协调研究人员的广泛共识支持。评估：评估 AI 模型的这 巴哈马 whatsapp 种能力的一些可能策略：基于现有 AI 研发工作流程的任务。AI 模型可能面临挑战，需要根据学术 AI 研究人员、科学家和 AI 公司工程师等的现有职责和工作流程来完成任务。这里存在一些重大挑战。研发工作本质上是动态的，如果不给它们几个月的时间（和大量的计算预算。
许多关键任务可能很难评估，但随着时间和迭代，专家所需的大多数技能的实际评估。一些早期的评估尝试包括 MLE-bench、MLAgentBench 和 RE-bench。衡量一般 AI 性能的进展并寻找加速的迹象。AI 模型可能不会获得与人类类似的研发能力，而是可能会获得不同的互补能力，从而导致类似的加速动态。AI 开发人员可以跟踪其模型的性能改进，以便能够看到进展是否大大加快。更多可能的绊脚石 本文并非详尽无遗，下面列出了许多其他可能的绊脚石。
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