Anthropic-ի Red Team-ն. փոքր AI մոդելերը շուտով կարող են ինքնակրկնապատկվել IoT սարքերի վրա

Փոքր մոդելերը կարող են ինքնակրկնապատկվել օգտատիրոջ տեխնիկայի վրա

Anthropic-ի Frontier Red Team-ի տեղեկությամբ, փոքր AI մոդելերը կարող են մի քանի ամիսների ընթացքում ինքնակրկնապատկվել գործարային IoT սարքերի վրա, օրինակ՝ խելացի ջեռուցիչների և ավելի քիչ հայտնի բրենդի Android TV բոքսերի վրա: Նրանց գնահատականներով, 9B մոդելը ինֆերենսը մշակել է 9 ստուգված տեսակի տեխնիկայից 8-ի վրա: 30B պարամետրի և ավելի փոքր մոդելերը արդեն կարող են իրականացնել ինքնակրկնապատկման մի քանի առանձին քայլ, սակայն թույլ են տալիս սխալներ դրանց վերջից վերջ կազմելիս:

Պարզեցված գնահատականներում GLM-5.2-ին և ավելի ուժեղ մոդելերին հնարավոր է ինքնակրկնապատկում վերջից վերջ: Եթե փոքր մոդելերը զարգանում են պատմական արագությամբ, 2026 թվականի վերջին նրանք հասնելու են այս հնարավորության մակարդակին:

Հզոր մոդելերի գործարկում էժան սարքերի վրա

Թիմը Gemma4-26B-A4B-ի բաշխված ինֆերենսը ստեղծեց 15 ավելի քիչ հայտնի բրենդի Android TV բոքսի վրա 0,39 տոկենի արագությամբ վայրկյանում: Qwen3.5-9B-ն հաջողությամբ տեղադրեց ինֆերենս սերվերներ տարբեր տեխնիկայի վրա, սկսած Jetson Nanos-ից և ավարտելով Mac PCs-ով և RTX 4090s-ով: Սովորական TV բոքսերը ունեն 1-ից 4 գիգաբայթ RAM, ինչը հնարավորություն է տալիս, որ 9B մոդելերը գործարկվեն 4 կամ ավելի մեքենայի վրա, իսկ 26B մոդելերը՝ 10 կամ ավելի վրա:

Ինքնակրկնապատկման շղթան և արագության գնահատումները

Թիմը ինքնավար ինքնակրկնապատկումը բաժանեց չորս փուլի. նպատակների որոնում, կատարման ձեռքբերում, ինֆերենսի տեղադրում և տարածման շարունակում: GCP-ի 8 հանգույցի վրա իրականացված վերահսկվող թեստում GLM-5.2-ն միակ ստուգված մոդելն էր, որը հասանելի էր լրիվ ինքնակրկնապատկման վերջից վերջ և 5 փորձից 4-ում տարածվեց 8 հանգույցից 8-ի վրա: Տարածումը կլիներ դանդաղ, կրկնապատկման ժամանակը չափվելու էր օրերով: 2 միլիոն TV բոտնետը կարող էր ստեղծել մոտավորապես 133 000 մոդելի պատճեն, որոնք միասին մշակել էին մոտավորապես 80 000 տոկեն վայրկյանում:

Հարմարվողականություն և մեղմացնող չափեր

Մոդելերը կարող են ստանալ նշումներ ծնող ինստանցիաներից, ինչը բարելավում է սերնդերի միջև տեղադրման հաջողության ցուցիչը 45%-ից 61-84%-ով: Պաշտպանները կարող են օգտագործել ցանցային սիգնատուրներ բազմագիգաբայթային մոդելի բեռնման փոխանցումներից և սարքից սարք անընդհատ երթևեկությունից, որպեսզի իջեցնեն կրկնապատկման ցուցիչը 1-ից ստորև:

Նյութերը. anthropic.com