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以下是 IH-Challenge 相关的文章

2026-04-06
提升前沿大语言模型的指令层级结构：OpenAI 发布 IH-Challenge 数据集 OpenAI 正式发布 IH-Challenge 数据集，旨在强化大语言模型的指令层级（Instruction Hierarchy）理解能力。通过训练模型正确处理冲突指令，这一方案有效提升了 AI 的安全性、抗提示注入稳健性，并成功解决了过度拒答等常见的训练难题，为构建更可控的智能体奠定基础。
- 2026-04-06
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-03-24
指令层级挑战：增强大型语言模型的安全性和鲁棒性 OpenAI发布IH-Challenge数据集，旨在通过强化指令层级训练，提升大型语言模型（LLMs）在多渠道指令冲突场景下的安全可控性和对抗“提示注入”的能力。该方法能有效泛化，显著增强模型在现实世界中的安全性。
- 2026-03-24
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2026-03-24
将 Amazon Bedrock AgentCore 与 Slack 集成本文详细介绍了如何将 Amazon Bedrock AgentCore 集成到 Slack 中，使团队能够在工作区内直接与 AI 代理进行交互，无需切换应用。文章涵盖了安全验证、会话上下文维护和响应超时处理等关键技术点，并提供了一个使用 AWS CDK 构建的完整解决方案。
- 2026-03-24
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2026-03-11
提升前沿大模型的指令层级：IH-Challenge 数据集旨在增强指令层级、安全可控性和提示注入鲁棒性 OpenAI 推出了 IH-Challenge，一个旨在提升大模型指令层级、安全可控性和提示注入鲁棒性的训练数据集。该数据集通过模拟多源指令冲突场景，训练模型优先遵循更可信的指令，有效解决了AI系统中因指令优先级混乱导致的安全与可靠性问题，并展示了其在多项安全属性上的显著提升。
- 2026-03-11
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