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// 阶段 9 · 安全、评测与前沿

前沿风险、可扩展监督与治理

弱到强泛化、辩论、宪法式 AI、风险框架与法规(欧盟 AI 法案、NIST AI RMF)。

约 6 小时4 个算法3 篇论文正文编写中

01学习目标

建议先学:对齐:RLHF、DPO 与宪法式 AI

02要掌握的算法

每张卡都有原始论文、前置和学习资料。

03必读论文

04课程与视频

05动手:项目、代码与练习

全部是官方或作者公开的免费页面,多数能在浏览器或免费 Colab 里直接运行。

动手项目

为一个 50 人公司起草《生成式 AI 使用规范》,覆盖数据、审批、审计与事件响应。

  1. 1
    BlueDot Impact AI 安全课程 ↗课程

    报名 BlueDot 的 AI 安全或治理课程,参加小组讨论。

  2. 2
    Inspect(英国 AISI 评测框架) ↗官方文档

    用 Inspect 写一个检测危险能力或欺骗行为的小评测。

06自测题

先自己想,再点开看答案。

弱到强泛化研究的类比是什么?

用弱模型监督强模型,类比人类监督超人 AI。

欧盟 AI 法案按什么分级监管?

风险等级。

NIST AI RMF 的四个核心功能?

治理、映射、测量、管理。

所在人群路线:产品与管理者

数据更新于:AI 算法图谱与课程体系(北京时间)