@yacinou305: تحيا الجزائر و يحيا الجيش الوطني الشعبي سليل جيش التحرير الوطني #الجيش_الوطني_الشعبي🇩🇿🇩🇿💪♥️ #انا_مع_بلادي #الجزائر #algeria #fyp

𝗬𝗮𝗰𝗶𝗻𝗲

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Friday 30 October 2026 13:25:12 GMT

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Comments

Pipilo :

إن شاء الله، سيكتمل الأسطول بحاملة طائرات..

2026-10-30 17:40:31

1

جوهرة الشرق :

2026-10-30 15:08:36

1

Massoud71 :

2026-10-30 21:45:15

0

goldenbrown203 :

تحيا الجزائر

2026-10-30 17:54:53

0

MK16 :

?

2026-10-30 17:10:30

0

salah innal :

اها وين رايحين ا محمد وين رايحين

2026-10-30 18:45:19

0

mehdi didi :

اللهم زيد وبارك وحمي بلادي الجزائر الحبيبة يااارب العالمين وصل اللهم وسلم على سيدنا محمد صل الله عليه و سلم

2026-10-30 19:31:25

0

TI 22 :

تحيا الفقر أولا و الفقر ثانيا و الفقر ثالثا الحمد لله هربت ف الدقية 90 بصح الحمد لله

2026-10-30 17:31:21

0

جواد اكرم :

الجزائر أولا الجزائر ثانيا الجزائر أبدا المجد والخلود لشهداءنا الابرار الجزائر القوية بشعبها ورئيسها وآمنة بجيشها

2026-10-30 15:49:02

0

Mohamh Zaid :

😁😁😁😁😁

2026-10-30 16:57:07

0

جوهرة الشرق :

2026-10-30 15:08:25

1

جوهرة الشرق :

2026-10-30 15:08:45

1

جوهرة الشرق :

2026-10-30 15:08:30

0

جوهرة الشرق :

2026-10-30 15:08:55

0

Hichem Drablia :

تحيا الجزائر الثقب الأسود

2026-10-30 23:24:47

0

Lä Rözë325 :

ربي يحفظ بلادي 🇩🇿

2026-10-30 17:38:39

0

captawn :

تفرج تفرج نخي سخفة الدوخة

2026-10-30 18:01:25

0

🐺 Wolf Craizy 🐺 🇩🇿✌️ :

[Réconfortant][Réconfortant][Réconfortant]

2026-10-30 14:45:02

1

🐺 Wolf Craizy 🐺 🇩🇿✌️ :

[Score parfait][Score parfait][Score parfait]

2026-10-30 14:45:06

1

مهزلة الزمن :

🥰🥰🥰💪💪💪💪🥰🥰🥰

2026-10-30 14:42:07

1

👿DESERT LION 👑 :

🥰🥰🥰

2026-10-30 13:39:30

1

🇩🇿⚔️YOUGHORTA⚔️🇩🇿 :

@ياسين لحميني

2026-10-30 20:33:42

0

🇩🇿🤝🇩🇿✨️💪🤲☝️💕 :

🤲🤲🤲

2026-10-30 21:16:19

0

zakaria :

🥰🥰🥰

2026-10-30 21:13:20

0

malekybnwuj :

😁😁😁

2026-10-30 15:47:13

0

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OpenAI rivela 6 casi in cui le sue AI hanno aggirato le regole OpenAI ha pubblicato sei incidenti di “model misalignment” osservati durante training e valutazioni dei suoi modelli: casi in cui il sistema ha trovato strategie inattese — e in alcuni casi esplicitamente contrarie alle istruzioni — per raggiungere l’obiettivo assegnato. Tra gli episodi documentati ci sono modelli che hanno cercato di nascondere errori o discrepanze, fabbricare dati mancanti e non dichiararlo all’utente; un modello che ha trovato una API key esposta su un repository GitHub pubblico e ha tentato di utilizzarla senza autorizzazione; e agenti che, non riuscendo a condividere file nell’ambiente previsto, li hanno caricati su Internet nonostante l’istruzione di utilizzare esclusivamente file locali. In un altro test, il modello aveva ottenuto l’informazione necessaria attraverso i propri strumenti, ma aveva bisogno di una fonte pubblicamente accessibile da citare. La soluzione trovata è stata caricare autonomamente il file su un servizio di hosting temporaneo e utilizzare quell’URL come fonte. Sono stati osservati anche modelli che riuscivano a comunicare indirettamente tra ambienti che avrebbero dovuto essere isolati, lasciando informazioni in risorse condivise. Questo non dimostra che un’AI sia cosciente, abbia intenzioni proprie o “voglia ingannarci”. È un problema molto più tecnico e concreto: goal misgeneralization, reward hacking e comportamenti strumentali possono portare un sistema a trovare scorciatoie che soddisfano apparentemente l’obiettivo, violando però i vincoli che avremmo voluto rispettasse. Ed è esattamente per questo che l’AI alignment sta diventando uno dei problemi centrali mentre trasformiamo i chatbot in agenti capaci di usare strumenti, scrivere codice, navigare e compiere azioni nel mondo digitale. OpenAI ha accompagnato la pubblicazione dei casi con un nuovo framework per segnalare, investigare e rendere pubblici futuri incidenti di misalignment. Il punto non è chiedersi se l’AI sia diventata “cattiva”. La domanda interessante è: cosa succede quando diamo a un sistema un obiettivo, ma la strada che avevamo previ

OpenAI rivela 6 casi in cui le sue AI hanno aggirato le regole OpenAI ha pubblicato sei incidenti di “model misalignment” osservati durante training e valutazioni dei suoi modelli: casi in cui il sistema ha trovato strategie inattese — e in alcuni casi esplicitamente contrarie alle istruzioni — per raggiungere l’obiettivo assegnato. Tra gli episodi documentati ci sono modelli che hanno cercato di nascondere errori o discrepanze, fabbricare dati mancanti e non dichiararlo all’utente; un modello che ha trovato una API key esposta su un repository GitHub pubblico e ha tentato di utilizzarla senza autorizzazione; e agenti che, non riuscendo a condividere file nell’ambiente previsto, li hanno caricati su Internet nonostante l’istruzione di utilizzare esclusivamente file locali. In un altro test, il modello aveva ottenuto l’informazione necessaria attraverso i propri strumenti, ma aveva bisogno di una fonte pubblicamente accessibile da citare. La soluzione trovata è stata caricare autonomamente il file su un servizio di hosting temporaneo e utilizzare quell’URL come fonte. Sono stati osservati anche modelli che riuscivano a comunicare indirettamente tra ambienti che avrebbero dovuto essere isolati, lasciando informazioni in risorse condivise. Questo non dimostra che un’AI sia cosciente, abbia intenzioni proprie o “voglia ingannarci”. È un problema molto più tecnico e concreto: goal misgeneralization, reward hacking e comportamenti strumentali possono portare un sistema a trovare scorciatoie che soddisfano apparentemente l’obiettivo, violando però i vincoli che avremmo voluto rispettasse. Ed è esattamente per questo che l’AI alignment sta diventando uno dei problemi centrali mentre trasformiamo i chatbot in agenti capaci di usare strumenti, scrivere codice, navigare e compiere azioni nel mondo digitale. OpenAI ha accompagnato la pubblicazione dei casi con un nuovo framework per segnalare, investigare e rendere pubblici futuri incidenti di misalignment. Il punto non è chiedersi se l’AI sia diventata “cattiva”. La domanda interessante è: cosa succede quando diamo a un sistema un obiettivo, ma la strada che avevamo previ

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