刚刚，OpenAI发布o1模型新突破，推理时间增强对抗鲁棒性

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文章摘要

OpenAI最近发布了一项新技术研究，该技术通过增加推理时间和算力资源显著提升了模型的对抗鲁棒性，而无需进行专门的对抗训练或预知攻击形式。这项技术在o1-preview和o1-mini模型上进行了测试，成功抵御了Many-shot、Soft Token Attack和Human Red-teaming Attack等多种攻击方法。

对抗鲁棒性对于模型在商业应用中的安全性至关重要，尤其是在高风险场景如自动驾驶、医疗诊断和金融决策等领域。传统对抗鲁棒性方法需要修改训练目标，让模型学习抵御特定攻击，但这种方法成本高且需要预知攻击集和方法。OpenAI的新方法则通过增加推理时间和算力资源，使模型能够更深入分析输入数据，识别异常情况，并根据知识库进行推理，从而提高鲁棒性。

在实验中，研究人员测试了Many-shot Attack（多样本攻击）、Soft Token Attack（软token攻击）和AI Red-teaming Attack（AI红队攻击）等不同类型的攻击方法。Many-shot Attack通过设计误导性样本增加模型学习错误模式的可能性，而Soft Token Attack则通过操作模型内部嵌入向量生成误导性输入。AI Red-teaming Attack利用语言模型程序生成攻击样本，试图诱导模型产生错误输出。实验结果显示，随着推理时算力资源的增加，模型对这些攻击的鲁棒性显著提高。

总的来说，OpenAI的新方法通过延长推理时间和增加算力资源，显著提高了模型在面对复杂问题和潜在风险时的鲁棒性，这对于确保模型在实际应用中的安全性和可靠性具有重要意义。