🌘 DeepSeek 模型被妖魔化的真相：NIST 如何將開放科學變成安全恐慌
➤ 一場關於控制與利益的論述，而非對安全風險的真實評估
✤ https://erichartford.com/the-demonization-of-deepseek
本文深入剖析美國國家標準暨技術研究院（NIST）近期針對 DeepSeek AI 模型發布的報告。作者認為，該報告並非基於嚴謹的技術安全評估，而是政治打壓的工具，意圖透過製造恐慌來阻礙開放科學、開放研究及開源 AI 的發展，以維護現有企業的利益和控制權。文章指出，NIST 報告未能提供任何 DeepSeek 模型包含惡意程式碼、後門或資料外洩的證據，反而將不同使用情境（透過 API 存取與本地下載）混淆，並放大模型容易被「越獄」及部分回應中國政府觀點的現象，卻忽略了與其他同類型模型進行公平比較，以及美國模型同樣存在安全和偏見問題。作者強調，DeepSeek 的貢獻在於其模型能以較少資源達到優異效能，並將模型權重、架構、訓練方法等完全開源，對 AI 研究社羣是一大貢獻。
#AI #開放科學 #NIST #DeepSeek #資訊安全 #監管

🌘 推出Aya：一個加速多語言AI進展的開放科學計劃
➤ Aya：加速多語言AI進展的開放科學計劃
✤ https://txt.cohere.com/aya-multilingual/
Aya是一個開放科學項目，旨在建立一個最先進的多語言生成語言模型，利用來自世界各地的人們的集體智慧和貢獻。該項目旨在改善現有的多語言生成模型，加速全球各地語言的進展。參與Aya項目的人不需要是AI專家，我們正在尋找普通公民、教師、語言學家和終身學習者。通過加入Aya，您成為一個致力於民主化語言技術訪問的全球運動的一部分。我們將作為該項目的一部分開源所有模型、訓練數據和數據收集工具。我們將在幾個月內舉辦兩次國際衝刺活動，希望通過不同的時區和地區背景，確保每個人都有平等的機會積極參與和貢獻自己的專業知識。加入我們，共同塑造多語言語言模型的未來，實現開放科學的真正潛力，以改善全球溝通。
+ 這個項目聽起來很有意思，我想參與其中。
#多語言AI #開放科學 #合作

🌘 FORRT - 開放和可重複研究培訓框架
➤ FORRT - 開放和可重複研究培訓框架的目標和意義
✤ https://forrt.org/reversals/
FORRT的目標是收集社會科學領域中未被複製或反轉的效應，以促進教育者將這些效應納入學生的項目中，並幫助評估原始研究的可靠性。該項目旨在支持學者學習和掌握開放和可重複研究的最佳實踐，促進有關教學倫理和社會影響的討論，並通過科學教育資源的民主化和教學法來促進社會公正。
+ 這個項目對於推動開放和可重複研究非常重要，並且有助於提高學生對科學研究的理解和能力。
+ 這個框架的民主化和社會公正的目標非常值得稱讚，希望能夠有更多的學者參與其中，共同推動科學教育的發展。
#開放科學 #教育 #社會科學