Тесты UNSW показали, что дообучение на пьяных сообщениях ослабляет защиту LLM и повышает риск разглашения секретов.
GPT-4 предсказал средние ответы 600 участников по личностным тестам, но для профилирования конкретных людей модель не годится.
Добровольцы отличили фишинг GPT-4 от человеческого лишь в 52% случаев, а рабочие темы сделали письма опаснее.
Компактные ИИ-модели удивили: они нашли серьёзную уязвимость в ядре FreeBSD не хуже гигантов.
