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hosseeb
OK,这挺有意思的,现在经常看到这种情况。新的流行骗局策略似乎是机器人回复帖子并“意外”附上助记词和钱包截
OK,这挺有意思的,现在经常看到这种情况。新的流行骗局策略似乎是机器人回复帖子并“意外”附上助记词和钱包截
这种想法对创业是有毒的。
在过去的十年里,我们学到了很多关于加密货币擅长什么、不擅长什么、这些系统的涌现特性,以及人们真正想要从这些产品中得到什么。
有很多想法确实是错误的,创始人们也明白了原因。不要忽视这些教训,也不要充耳不闻。
向那些在创意迷宫中先行者学习。否则,你会走上一条必然的、但本可以避免的死亡之路。
你一生中只有有限的时间和精力。作为创始人,要明智地利用它们。
OK,这挺有意思的,现在经常看到这种情况。新的流行骗局策略似乎是机器人回复帖子并“意外”附上助记词和钱包截
我现在相信相反的观点:在超级人类大语言模型黑客出现后,一切都会变得更加安全,因为智能的商品化有利于防御者而非攻击者。
原因如下:
• 在大语言模型出现之前,防御意味着要覆盖攻击者可能想到的每一个想法。人类思维多样,攻击者之间互不相关,因此攻击想法具有高熵。N个攻击者意味着N个独立的飞镖投向想法空间。你可以花费超过所有攻击者总和的钱,但哪怕有一个攻击者幸运地想到了你没想到的点子,那就游戏结束。
• 人工智能降低了这种熵。攻击者和防御者现在都使用相同的模型,这意味着他们的想法是相关的。即使他们使用不同的模型,模型之间的相关性也高于人类之间的相关性。20个不协调的攻击者不再是20个独立的头脑:他们是在运行20次相同的搜索,消耗冗余的计算资源,尝试相同的攻击想法。
• 因此,游戏简化为花费比拼。如果你假设熵实际上为零,防御者只需要花费与资金最充裕的攻击者相等的金额,而不是所有攻击者的总和。换句话说,攻击者过去是求和,现在是取最大值。
• 例如:假设国家A、国家B和国家C都试图用大语言模型黑客攻击你,他们各自花费约10万美元的计算资源来攻击你(总计30万美元),你只需要花费约20万美元就能确保没有人能突破。这是因为他们没有协调。在之前的模型中,他们不需要协调,因为不同攻击想法中的熵很大,因此你需要匹配他们的总预算才能保持安全。
这个模型显然是一个简化,并且还有其他有利于防御者的技术加成,比如形式化验证和更好的测试。
但你已经可以在加密货币中看到这一点。在超级人类人工智能出现后,大型、防御良好的协议变得更加安全(正如我在QT中演示的那样)。我相信这就是原因。这与人工智能垃圾写作如此容易被识别的道理相同,我认为这意味着长期的网络安全平衡实际上是一个令人愉快的平衡。
OK,这挺有意思的,现在经常看到这种情况。新的流行骗局策略似乎是机器人回复帖子并“意外”附上助记词和钱包截
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祝贺@uriklarman和@eyalmarkov,以及@FalconXGlobal与一支出色的团队联手。
OK,这挺有意思的,现在经常看到这种情况。新的流行骗局策略似乎是机器人回复帖子并“意外”附上助记词和钱包截
与其试图禁止AI,不如承认学生未来会正确使用AI完成许多认知任务。
所以只允许一种AI:GPT-4o。它足够好作为认知放大器,但笨到会犯错误,学生需要理解、捕捉和修复这些错误。
就像你在三角学课上允许使用图形计算器但不允许使用Wolfram Alpha,学生需要笨AI来学习如何用好智能AI。
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从蜡像馆变成模特材料仅需一个提示
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• 人工智能降低了这种熵。攻击者和防御者现在都使用相同的模型,这意味着他们的想法是相关的。即使他们使用不同的模型,模型之间的相关性也高于人类之间的相关性。20个不协调的攻击者不再是20个独立的头脑:他们是在运行20次相同的搜索,消耗冗余的计算资源,尝试相同的攻击想法。
• 因此,游戏简化为花费比拼。如果你假设熵实际上为零,防御者只需要花费与资金最充裕的攻击者相等的金额,而不是所有攻击者的总和。换句话说,攻击者过去是求和,现在是取最大值。
• 例如:假设国家A、国家B和国家C都试图用大语言模型黑客攻击你,他们各自花费约10万美元的计算资源来攻击你(总计30万美元),你只需要花费约20万美元就能确保没有人能突破。这是因为他们没有协调。在之前的模型中,他们不需要协调,因为不同攻击想法中的熵很大,因此你需要匹配他们的总预算才能保持安全。
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