现有的攻击方法大多被视为空间对抗攻击，它们在像素级别上修改对抗样本。由于篇幅限制，这里只介绍用于实验比较的两种空间对抗攻击方法。更多变种可以参考。快速梯度符号法 (FGSM)：FGSM [15]是一种单步攻击方法，基于对抗损失的梯度计算扰动。投影梯度下降 (PGD)：PGSM [31]是FGSM的一个多步变体。同时，它采用首次迭代时对扰动的随机初始化。更新过程定义为。

假新闻，特别是deepfakes（生成的非真实图像或视频内容）在过去几年中已经成为一个严肃的话题。随着机器学习算法的出现，现在比以往任何时候都更容易生成这种虚假内容，即使是对私人来说。生成的虚假图像的问题在政治和公众人物的背景下尤其重要。我们希望通过构建基于卷积神经网络的模型来解决这一冲突，以便检测此类显示人类肖像的生成和伪造图像。作为基础，我们使用预训练的ResNet-50模型，因为它在分类图像

Lagent 是一个轻量级开源智能体框架，旨在让用户可以高效地构建基于大语言模型的智能体。同时它也提供了一些典型工具以增强大语言模型的能力。Arxiv 搜索Bing 地图Google 学术搜索Google 搜索交互式 IPython 解释器IPython 解释器PPTPython 解释器。

ModelScope 是一个“模型即服务”(MaaS)平台，由阿里巴巴集团的达摩院推出和维护。它旨在汇集来自AI社区的最先进的机器学习模型，并简化在实际应用中使用AI模型的流程。通过ModelScope，用户可以轻松地探索、推理、微调和部署各种AI模型。

Einops主要用于简化和优化深度学习中的张量操作，使得代码更加易读和高效。Protobuf则是一个强大的序列化工具，适合需要高效、可靠地传输和存储结构化数据的应用场景。环境激活后，命令行左边会显示当前（也就是llamaindex。

LangGPT 是的简称，中文名为结构化提示词。LangGPT 是一个帮助你编写高质量提示词的工具，理论基础是我们提出的一套模块化、标准化的提示词编写方法论——结构化提示词。我们希望揭开提示工程的神秘面纱，为大众提供一套可操作、可复现的提示词方法论、工具和交流社群。我们的愿景是让人人都能写出高质量提示词。

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在本节中，我们批判性地评估了大型语言模型（LLMs）后训练方法中的未解决问题和潜在发展轨迹，分析基于OpenAI的o1 [41] 和DeepSeek-R1 [28] 的发布所带来的变革性进展。这些模型利用大规模强化学习（RL），重新定义了推理基准，但它们的出现放大了后训练技术中持续存在的局限性的紧迫性。以下小节概述了六个关键的开放问题，每个问题都强调了其对领域发展的至关重要性和解决的紧迫性，以及推

国内外14家机构的研究人员，用87页文章，对LLM的后训练方法（Post-training Language Models，PoLMs）进行了全面综述该文章追溯了追踪从GPT-3（2020年）→ChatGPT（2022年）→DeepSeek-R1（2025年）的后训练进展，时间线如下：2018-2021年（LLM基础时期）• BERT和GPT确立了预训练和微调范式。• 基于Transformer的