可查看其他用户聊天记录,ChatGPT 爆出大BUG

ChatGPT一经推出,迅速出圈,用户赞誉如云,“绝对改变世界”、“第四次工业革命的“火药桶”、“苍天啊,它咋啥都会,我失业了”,一时间 ChatGPT 成为完美的代言词。

然而近日,ChatGPT 遇到了大麻烦——被爆用户聊天记录泄露 ,逼得 OpenAI 首席执行官萨姆 · 奥尔特曼不得不亲自出面,在其社交媒体上发文解释 BUG 问题源于开源代码库中存在的一个错误,最终导致用户 ChatGPT 聊天历史泄露,目前开发团队已经发布修复程序,且已经完成验证,对此非常抱歉。

据悉,ChatGPT 用户历史聊条记录泄露事件早在周一就已经出现,国外部分用户在社交媒体上反馈其聊天记录中显示了来自其他用户的 ChatGPT 聊天对话。

随后,OpenAI 向媒体承认 ChatGPT 出现了 Bug,并下线聊天历史功能。值得注意的是,OpenAI 一直强调发生泄漏的只有聊天历史标题,用户无法看到别人实际聊天内容。

(图源:互联网)

ChatGPT 推出以来,注册用户呈指数级增长,迅速融入社会生产中,每天有数百万人使用该软件编写代码、开发架构设计,撰写文章、画图、写小说和笑话,每个对话都会自动保存在对话框中,以便用户再次访问。

值得一提的是,ChatGPT对话内容都会自动保存到云端,存在被第三方窃取的可能性。因此 ChatGPT 风靡后,许多安全研究员开始担忧其对话过程中涉及到的数据安全问题。

此外,对于 ChatGPT 隐私政策中包含的允许使用用户数据训练模型条款,也一直被许多安全专业人士讨论。虽然 OpenAI 公司表示会抹去用户身份信息,但敏感数据仍存在泄露的风险。

最后,或许安全问题也是许多企业不愿意内部员工使用 ChatGPT 的原因之一吧。

参考文章:

https://www.bbc.com/news/technology-65047304
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/chatgpt-bug-exposed-peoples-conversation-history/
https://www.ithome.com/0/681/679.htm
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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