Nature, Published online: 15 April 2026; doi:10.1038/d41586-026-01224-1 Using artificial-intelligence to teach other models can be cheaper and faster than building them from scratch, but this approach can introduce dangerous traits.
1 источник
AI models ‘subliminally’ transmit biases when training other systems
💪
Finance KZ (Telegram)
Сегодня говорим про экосистемы в Казахстане! Специальный форум экосистем от Kursiv! @FINANCEkaz
👀
Finance KZ (Telegram)
СПРОС НА ЭЛЕКТРИЧЕСТВО ВЫРАСТЕТ НА 40-70% К 2040 ГОДУ При любом сценарии мир потеплеет на 2,1-2,9°C к 2100 году. Это делает инвестиции в климатическую устойчивость инфраструктуры не «экологическим бонусом», а производственной необходимостью, говорится в отчёте Bain & Company о развитии энергетики и
💪
Finance KZ (Telegram)
ТУРЛОВ: МЫ РЕШИЛИ ПОДЕЛИТЬСЯ ПРИБЫЛЬЮ Глава Freedom Тимур Турлов на форуме экосистем от Kursiv: — Банки в Казахстане очень плохого зарабатывают. Мы подумали, что так будет не всегда — и решили конвертировать часть прибыли в лояльность. Мы понимаем, что тот, кто начинает доминировать во внимании — на
AI models ‘subliminally’ transmit unsafe behaviours when training other systems
Nature, Published online: 15 April 2026; doi:10.1038/d41586-026-01224-1 Using artificial-intelligence to teach other models can be cheaper and faster than building them from scratch, but this approach can introduce unwanted traits.
Daily briefing: AI systems can ‘teach’ biases to other models
Nature, Published online: 16 April 2026; doi:10.1038/d41586-026-01265-6 Data generated by AI ‘teachers’ can subliminally pass on particular traits to ‘student’ models. Plus, sperm-whale communication is structured similarly to some human languages and the success of China’s ‘Great Green Wall’.
Bad influence: LLMs can transmit malicious traits using hidden signals
Nature, Published online: 15 April 2026; doi:10.1038/d41586-026-00906-0 A large language model that is trained using AI outputs can inherit undesirable behaviours, even if they are not directly referenced in the training data.
Dozens of AI disease-prediction models were trained on dubious data
Nature, Published online: 15 April 2026; doi:10.1038/d41586-026-00697-4 The models are designed to predict someone’s risk of diabetes or stroke. A few might already have been used on patients.
