这家人工智能初创公司旨在为人工智能大型语言模型提供安全性
加利福尼亚州圣何塞，2024年6月26日/美通社/——人工智能(AI)初创公司HydroX AI拥有业界首个综合性的大型语言模型(LLM)安全和安全平台，今天宣布完成400万美元的天使轮融资，投资方包括Vitalbridge Capital、Atom Capital和著名的人工智能专家、微软执行副总裁、百度前首席运营官陆奇。
这笔资金将为HydroX AI提供继续LLM安全创新的手段，验证市场需求，并进一步实现平台的市场进入目标。
这笔投资来自爆炸式增长的法学硕士人工智能市场中一个快速增长的领域。到2030年，全球法学硕士收入预计将增长到2600亿美元。随着这种增长，安全和安保风险也在增加。HydroX AI发现，典型的LLM在发布后的短短三个月内就容易受到攻击和破坏，这意味着必须不断更新安全措施。因此，HydroX AI看到了人工智能信托、风险和安全管理(AI TRiSM)领域的巨大需求和潜力。
“人工智能与社会的融合才刚刚开始。它引发了隐私和安全之外的问题，包括道德、学习和心理影响。展望未来，安全将是关键，不仅是为了保护，也是人工智能发展的基础，”Vitalbridge Capital合伙人Ben表示。
通过提供一个全面的平台来评估、缓解、保护和监控大型语言模型(LLM)在四个信任领域的安全性和安全性，即安全性、隐私性、完整性和安全性，创建了HydroX AI来直接解决这些LLM风险。
介绍EPASS - HydroX AI人工智能安全和安保估值平台
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此外，HydroX还宣布正式推出其尖端的人工智能安全和安保评估平台EPASS。
HydroX AI EPASS平台
HydroX AI EPASS平台
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这个最先进的平台能够精确评估和管理人工智能模型，提供详细的见解，使用户能够了解和增强其人工智能系统的安全性、安全性、隐私性和完整性。由于与人工智能技术相关的重大伦理、社会和存在风险，强大的评估框架势在必行，因此EPASS是一个至关重要的工具。
EPASS平台方便:
e估值:使用先进技术对人工智能模型进行精确评估，以识别漏洞，并确保模型符合高安全性和完整性标准。详细的报告提供了行动强大的洞察力，帮助用户完善AI性能和可靠性。
管理一个用户友好的仪表板允许轻松的模型管理和比较，无缝地集成到现有的实时工作流程中监控和更新。
排行榜:一个综合排名系统，对30多个安全和安保类别的人工智能模型进行基准测试，为用户提供关键的参考点ntinuous改进。
该平台允许各行业的利益相关者轻松管理和比较人工智能模型，增强决策并提高人工智能系统的可靠性，而无需建立昂贵的内部系统
评估团队和基础设施。
所有标准帐户都具有基本功能，包括每天一个模型评估，一个攻击方法和每个类别一个评估。对于那些寻求高级和全面评估的人，HydroX还提供了一系列可定制的附加组件:
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无限的e每类估价:更深入地了解e对每个类别进行无限评估的评估过程。
类包:量身定制的类别包，旨在与特定领域保持一致，简化e估值的过程。
更高的速度:加速估值处理速度更高，效率优化。
仪表板可视化结果:通过直观的仪表板界面获得对模型性能的实时洞察。
更多攻击方法:使用更广泛的攻击方法阵列来扩展评估功能，以供客户使用。
专用GPU:利用专用GPU资源增强处理能力和效率。
目前，HydroX AI正处于与主要LLM公司合作的早期开发阶段。其中一些公司已经看到了该平台的显著增强，展示了EPASS的潜力，并肯定了其解决法学硕士信任问题的策略。这些来自领先LLM公司的认可不是零
只强调它的pio。
但也确保了在关键的、不断发展的人工智能安全和安保领域的先发优势。
HydroX AI由字节跳动前隐私和数据保护办公室负责人卓立创立。在字节跳动之前，李在meta和linkedIn发展了他的专业知识，为隐私和安全措施做出了重大贡献。该团队拥有丰富的安全和安保经验，包括工程主管Yuji Kosuga，他在领英(linkedIn)、谷歌(Google)和meta等公司拥有深厚的经验，在该领域有着深厚的基础，突显了他们对推进人工智能安全和安保的深刻奉献。
一个关于HydroX AI LLC
HydroX AI (www.hydrox.ai)成立于2023年，是一家位于加利福尼亚州圣何塞的人工智能信任、风险和安全管理(AI TRiSM)初创公司，其使命是通过为法学硕士评估和增强提供尖端的人工智能安全解决方案，确保一个更安全的世界。他们的平台是业界首个LLM安全和保障一体化平台，允许LLM开发人员通过开发阶段工具和部署后监控工具解决LLM主要风险领域。
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查看https://www.hydrox.ai/blogs/64ab58a5-73a9-4b82-bffa-dcb2406a3efe，更深入地了解如何使用EPASS。此外，请深入了解我们最新的博客文章，重点介绍了一篇白皮书，该白皮书探讨了llm的漏洞，剖析了攻击方法，并为任何对AI安全感兴趣的人提供了实用的建议:https://www.hydrox.ai/blogs/818992e9-b828-45c3-b808-b69dca5a5833。
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