据Anthropic (@AnthropicAI)称，他们的新研究着重于预测语言模型的罕见行为，特别是通过利用非常有限的测试数据预测部署后可能出现的风险。这一发展对关注科技股和AI投资的交易者至关重要，因为它强调了AI部署中的风险缓解，可能会影响相关领域的市场信心和股票估值。

根据斯坦福AI实验室的研究，由@EchoShao8899和@Diyi_Yang进行的研究指出，尽管语言模型在问答场景中理解隐私规范，但在超过30%的任务执行中泄露了敏感信息。

根据 Vitalik Buterin 的说法，浏览器应该自动将所有标题和缩略图替换为本地运行的语言模型生成的摘要，以确保隐私。这一建议强调了通过使用本地语言模型提高用户隐私和内容消费效率的潜力。