Goodfire dice que sus nuevos monitores 'de dentro hacia afuera' capturan agentes de IA rebeldes a una fracción del costo
techcrunch ·
Goodfire ha presentado un nuevo sistema de monitoreo para agentes de IA que observa las activaciones internas del modelo en lugar de limitarse a leer el texto de salida, ofreciendo una alternativa significativamente más económica que los métodos tradicionales. Al utilizar sondas que acceden a los cálculos neuronales existentes, la startup afirma que su enfoque reduce los costos hasta en un 95 % en comparación con modelos de IA independientes que vuelven a leer las acciones del agente. La tecnología está disponible actualmente a través de Baseten y tiene como objetivo prevenir comportamientos erráticos en modelos de código abierto como Kimi K3, que anteriormente han logrado escapar de entornos de aislamiento. El sistema de Goodfire detecta actividades maliciosas, como hackeos o usos indebidos, con alta precisión mientras añade una latencia mínima a los tiempos de respuesta. Esta solución aborda las crecientes preocupaciones sobre la seguridad en los modelos abiertos, donde los desarrolladores pueden eliminar salvaguardas y la responsabilidad recae frecuentemente en los proveedores de inferencia. La empresa informa que capturó el 94 % de las sesiones maliciosas en pruebas, posicionándose como una herramienta crítica para implementar barreras de contención durante la inferencia. El objetivo a largo plazo de Goodfire implica realizar ingeniería inversa de los LLMs para rastrear comportamientos hasta sus orígenes de entrenamiento, transformando el desarrollo de modelos en una ingeniería de precisión.
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