对抗性提示指通过精心设计的输入绕过LLM安全机制，诱导模型产生不安全或违反策略的输出。这类输入往往依赖语言技巧而非直接违规，使得常规审核工具难以识别。虚拟情境：将有害内容嵌套于虚构或假设性场景规避话术：使用模糊/间接表达绕过关键词过滤器提示注入：通过嵌入指令覆盖原始模型设定说服与持续施压：利用角色扮演、逻辑/权威诉求及反复改写瓦解模型的拒绝机制理解这些技术对评估模型鲁棒性及开发安全可信的AI系统至

较大的上下文窗口可以帮助模型更好地理解用户输入的上下文，从而生成更相关和连贯的响应。然而，用特定领域的数据和强大的RAG知识库来优化这些模型可以提高性能并优化上下文的使用。对于复杂的任务，如代码生成、论文写作、长篇问答等，较大的上下文窗口能让模型处理更多的信息，从而提高完成任务的质量和准确性。在生成长篇文章、故事或报告时，较大的上下文窗口允许模型保持连贯性和一致性，以避免在较长的文本中出现前后矛盾

明确了解测试目标。定义测试的具体领域，包括范围内和范围外危害类型或攻击策略的具体参数。

2022年的今天，最初由美国科幻作家Neal Stephenson在小说《雪崩》中提出的“元宇宙”概念，或许正逐步走进现实。小说中的元宇宙叫做“Metaverse”，由Meta(超越)和Verse(宇宙)组成，是一个虚拟世界。而现在通常被人们所讨论的“元宇宙”，本身并不是一种技术，而是一种理念和概念。它强调虚拟和现实之间的结合，需要不断整合不同的新技术，如5G、人工智能、大数据等等。想要构建元宇宙

简单来说，语音识别技术就是将语音转化为文本的过程。近年来，医疗领域的语音识别技术在理解医学专业术语和地区口音和方言的能力上得到显著提高。

数据标注一直以来都是人工智能的基础，是机器学习得以训练的不可或缺的步骤。随着互联网的兴起，如何创建和维护一个健康的网络环境将成为互联网平台不断解决的问题，但对于与日俱增的用户增长和铺天盖地的网络信息，人工审核内容变得不切实际，企业纷纷转向机器学习的研发以便高效进行内容审核。

在AI技术快速迭代的今天，高质量的训练数据已成为模型性能突破的关键。

现在，类似ChatGPT的多个大语言模型已经进行了开源分享，让组织的进一步使用和应用变得更加简单。但是，从常用模型，到具体应用模型，还需要非常重要的一步：进一步使用已标注的场景数据，对模型进行微调。例如，给基础模型提供关于本公司的商品介绍、库存数据，可以训练出更加有针对性的客服系统。

在这个AI蓬勃发展的时代，你如何使用人工智能？如果您认为还没有，请再想一想。人工智能已经为我们的许多日常活动提供了动力，尽管您可能还没有有意将其用作工具，但这种情况可能会在不久的将来发生变化。随着构建和改进自己的大型语言模型（LLM），人工智能竞赛才刚刚开始。微软上个月推出了自己的 Bing AI 聊天机器人，谷歌的“Bard”于今年 3 月发布，同时我们也不能忘记划时代的事件：。虽然创建最好的大

随着人工智能应用的大规模落地，数据标注市场在高速增长的同时，也面临着标注成本的挑战。数据精度的高要求、强人工的依赖、复杂的工具使用逻辑等都是造成标注成本高的核心痛点。当遇到标注有误需要修改的地方时，通过点选背景位置的反馈，工具会自动进行智能化收边和擦除操作。在模型识别过程中，标注人员通过简单的交互输入，得到更精准的识别效果。，根据用户的历史标注行为埋点，来提取有效的数据进行学习。，输入用户的一系列