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英國評估生物模型數據過濾防護效果
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AI 綜述
2026年10月26日，英國 AI Security Institute 團隊發布評估，以 ESM-2 蛋白質語言模型測試開放權重生物模型的預訓練數據過濾效果。結果顯示，過濾可選擇性抑制病毒蛋白質相關能力，同時大致保留非病毒蛋白質能力。然而，使用被排除的病毒數據微調，便可完全恢復相關能力；即使是參數量最大的 3B 模型，所需 H100 計算成本亦約為 $80。由於相關數據通常公開可得，評估認為單靠預訓練數據過濾不足以構成穩健防護。
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最新進展10月26日 23:31
研究發現，使用被排除的病毒數據微調可完全恢復相關能力，3B 模型成本約 $80。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月26日
- 英國 AI Security Institute：Blog英國 AI Security Institute 評估開放權重生物模型的預訓練數據過濾效果
英國 AI Security Institute 團隊以 ESM-2 蛋白質語言模型評估預訓練數據過濾，發現此方法可選擇性抑制病毒蛋白質相關能力，同時大致保留非病毒蛋白質能力。但以被排除的病毒數據微調可完全恢復該能力，即使最大、參數量為 3B 的模型，所需 H100 計算成本亦約 $80；相關數據通常公開可得，因此單靠過濾不足以構成穩健防護。
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