Artwork

A tartalmat a TWIML and Sam Charrington biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a TWIML and Sam Charrington vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Coercing LLMs to Do and Reveal (Almost) Anything with Jonas Geiping - #678

48:27
 
Megosztás
 

Manage episode 410063625 series 2355587
A tartalmat a TWIML and Sam Charrington biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a TWIML and Sam Charrington vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Today we're joined by Jonas Geiping, a research group leader at the ELLIS Institute, to explore his paper: "Coercing LLMs to Do and Reveal (Almost) Anything". Jonas explains how neural networks can be exploited, highlighting the risk of deploying LLM agents that interact with the real world. We discuss the role of open models in enabling security research, the challenges of optimizing over certain constraints, and the ongoing difficulties in achieving robustness in neural networks. Finally, we delve into the future of AI security, and the need for a better approach to mitigate the risks posed by optimized adversarial attacks.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/678.

  continue reading

703 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 410063625 series 2355587
A tartalmat a TWIML and Sam Charrington biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a TWIML and Sam Charrington vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Today we're joined by Jonas Geiping, a research group leader at the ELLIS Institute, to explore his paper: "Coercing LLMs to Do and Reveal (Almost) Anything". Jonas explains how neural networks can be exploited, highlighting the risk of deploying LLM agents that interact with the real world. We discuss the role of open models in enabling security research, the challenges of optimizing over certain constraints, and the ongoing difficulties in achieving robustness in neural networks. Finally, we delve into the future of AI security, and the need for a better approach to mitigate the risks posed by optimized adversarial attacks.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/678.

  continue reading

703 epizódok

Alle episoder

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv