AI安全不可假设可组合性:部署需独立测试
AI从业者深知部署系统与基础模型行为差异显著,但安全评估常错误假设可组合性。研究表明,微调等修改会导致安全分数不可预测地变化,正反方向均有可能。MLCommons强调需针对完整部署系统进行测试,其Candela服务提供带误差范围的可靠基准,
AI从业者深知部署系统与基础模型行为差异显著,但安全评估常错误假设可组合性。研究表明,微调等修改会导致安全分数不可预测地变化,正反方向均有可能。MLCommons强调需针对完整部署系统进行测试,其Candela服务提供带误差范围的可靠基准,
MLCommons近日发布AILuminate Safety 1.2.1和Jailbreak 1.1两项基准,开发者可通过Candela服务自测AI系统产生有害内容的风险及抗攻击能力。基准由80多家机构共识构建,覆盖12类危害场景,并采用确
MLCommons 推出 Candela 平台,为开发者和部署者提供 AI 风险与可靠性基准测试服务。该平台基于 AILuminate 基准,支持 Safety 1.2.1 和 Jailbreak 1.1 等测试,覆盖暴力犯罪、金融健康法律
随着AI采购从“芯片速度”转向真实服务性能、成本与能耗,MLCommons宣布两项进展:MLPerf被欧盟AI Gigafactories招标采纳为训练与推理评测标准,MLPerf Endpoints v1.0也正式开放提交,以开放、同行评
MLCommons 宣布更新使命,核心聚焦于标准化 AI 测量并支持各方做出明智决策。八年来 AI 行业快速发展,测量是解锁 AI 潜力的基础,能帮助表征系统行为、评估功耗与性能。组织将通过工业级基准测试、协议及测试套件,提供速度、功耗、可
MLPerf Endpoints是MLCommons推出的新型推理基准,专注于评估生产环境下的真实端点性能。它不再孤立测试硬件,而是将模型、硬件、 serving软件和网络整合,在真实负载下测量系统表现。该基准提供完整的Pareto前沿曲线
MLCommons 被选为 STRIDE Ventures AI Efficiency Challenge 的基准团队,获得美国国家科学基金会 350 万美元两年资助,将开发全新 MLPerf Agents 基准。该基准聚焦代理 AI 系统
MLPerf拟以DLRMv4填补序列化推荐训练负载空白:新基准用HSTU替代传统特征交互栈,并引入Yambda-5B真实多行为数据集,将嵌入表扩展至约560GB,更贴近超大规模生产推荐系统。
MLCommons指出,企业AI治理的关键不是放慢采用,而是像管理数据泄露、信贷和安全风险一样,用独立基准和可审计证据量化AI风险。AILuminate等工具可帮助团队识别危害、配置控制并测试真实部署系统。
MLCommons AI Risk & Reliability工作组发布Agent Privacy Risk Taxonomy v0.1,系统梳理AI代理在处理个人数据时的五大隐私风险领域。该分类法聚焦数据摄取与处理、聚合使用与共享、跨代理
MLCommons金融服务工作组的Agent Reliability Profile成功入围C:>DIR全球“Agentic Regulator”黑客马拉松决赛。该框架旨在解决AI代理在金融领域的授权与监督空白,通过Profile Buil
MLCommons 发布 MLPerf Inference v6.1 基准测试最新结果,参与机构数量创历史新高。本次更新新增端到端 RAG 和边缘代理推理两项测试,反映 AI 推理部署趋势,同时支持投机解码优化。结果显示,视觉语言模型性能较
MLPerf Inference v6.1创下新纪录,共有30家提交者参与,涵盖硅厂商、系统集成商、云服务商及推理软件公司。本轮标志着行业向agentic和端到端基准测试的明显转向,同时涌现大量新型硬件。Datacenter套件最受欢迎的基
MLCommons 近日宣布成为欧盟地平线欧洲计划资助的 AIRIS 项目联合体成员。该项目汇集欧洲、加拿大和美国 21 家合作伙伴,获得 1690 万欧元资助,旨在开发融合生物知识与临床数据的生成式 AI 平台。MLCommons 将主导
MLPerf Training 将从 2026 年 10 月 v6.1 提交轮次起新增 LLM 后训练基准,补充现有预训练测试。该基准采用 RLVR 方法,结合蒸馏、强化学习与监督微调,使用 Qwen 3.5 397B 模型和 R2E-Gy
MLCommons近日公布MLPerf Storage v3.0基准测试结果。该版本新增KV Cache和Vector Database两项测试,覆盖更多AI推理存储场景。同时引入S3对象存储访问层,支持更广泛存储系统性能比较。共有19家机
MLCommons 推出首个端到端检索增强生成(RAG)推理基准,涵盖文档摄取与多跳问答全流程。该基准采用 FRAMES 数据集,包含 824 个多跳查询和 2515 篇维基百科文章,支持从实时检索文档生成答案,有效降低幻觉并利用私有知识。
随着AI在金融、医疗等敏感领域的广泛部署,企业迫切需要了解模型在其特定数据和用例下的可靠性和安全性。然而,传统评估方式难以兼顾数据隐私、模型权重保护以及基准完整性。MLCommons携手Google DeepMind、OpenMined与A
在企业AI应用中,基准测试分数常被用作模型选型和采购决策的依据,但部分结果存在“benchmark washing”问题。本文基于MLCommons多年实践,提出七项信任测试准则,涵盖基准相关性、数据污染控制、可复现性、指标完整性、模型作弊
MLCommons近日推出MLPerf Client v2.0基准测试套件,扩展了对AI PC的评估能力。新版本新增图像生成和Agentic AI类别,同时升级LLM推理测试,支持Phi 4 Mini Instruct和Qwen 3 8B模