我们更新了准备框架，以应对先进AI能力带来的新风险，强调具体风险、加强风险最小化要求，并提供更清晰的评估和管理指导。新增研究类别关注潜在风险，优化能力分类和评估流程，确保安全性和透明度。
本研究探讨了元学习中尾任务风险最小化的重要性，提出将分布鲁棒策略简化为最大最小优化问题，并建立斯塔克尔博弈平衡。研究结果表明，该方法显著提升了多模态大型模型的鲁棒性，具有广泛的应用潜力。
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