随着大语言模型（LLMs）生成的文本越来越流畅，应用越来越广泛，识别这些文本的需求也愈发迫切。这篇论文的作者提出了一种名为DetectGPT的零样本机器生成文本检测方法，该方法主要基于以下发现：从大语言模型中采样生成的文本，往往位于模型对数概率函数的负曲率区域。

LLMvLLM是 JailbreakBench 中连接本地大模型与越狱测试的关键组件，通过 vLLM 实现高效推理，同时支持灵活的参数配置。对于国内用户，通过本地模型部署和配置修改，可绕过网络限制，顺利参与 LLM 安全评估研究。结合 JailbreakBench 提供的数据集和评估工具，研究者可系统地测试模型的越狱鲁棒性，推动大语言模型安全领域的发展。

总的来说，在输入层面Llama-Guard-4-12B测试结果较好。AutoDAN的Prompt（AdvBench）这是安全的（我们人工判断的），模型判断正确。这是安全的（我们人工判断的），模型判断正确。GPU型号 vGPU-32GB * 1卡。确保安装了modelscope。数据盘 免费50GB SSD。这是有害的，模型判断错误。这是有害的，模型判断正确。这是有害的，模型判断正确。这是安全的，模

生成管道中加“自动验证器”（QA 模型交叉验证）、内容过滤器（toxicity / safety classifier）、可控生成（约束 prompt / planning），以及对抗训练来提高鲁棒性。可用指标：错误率（事实/逻辑）、不可答率（unanswerable）、有害性评分（自动 + 人工标签）、偏见强度（差异化统计）、选项/答案位置偏置、可解释性度量等。构建偏见题模板（性别/种族/阶级/

这篇论文《A Survey of AI-generated Text Forensic Systems: Detection, Attribution, and Characterization》是关于AI生成文本取证系统的综述。随着大语言模型（LLMs）发展，其生成文本存在被滥用风险，该综述对相关取证系统进行梳理，涵盖检测、溯源、特征描述，探讨资源、挑战与未来方向，助力构建可靠数字信息生态。

优点：会公开思考过程、能拆解复杂问题、比普通模型擅长推理（比如数学题、代码）；缺点：思考会“钻牛角尖”、不会控制思考长度、安全风险高、对不同语言/文化态度不一、不会模拟现实场景；未来要改啥：让它别纠结无用细节、能控制思考时长、提升安全性、减少文化/语言偏见、增强对现实场景的理解。简单说，这份研究就像给DeepSeek-R1做了一次“全面体检”，把它的“思考习惯”摸得透透的，也为后续优化这类“会思考

本文介绍了利用影刀RPA工具对闭源大语言模型进行自动化测试的方法。通过模拟人工操作流程，实现Excel测试数据的自动输入、网页交互和结果记录。主要流程包括：打开含测试用例的Excel文件，循环读取每行内容；自动访问MathGPT网页，将测试文本输入对话框并提交；等待模型响应后复制回答内容；将结果回写到Excel对应位置，并开启新会话确保测试独立性。该方法有效解决了人工测试效率低、易出错的问题，完整

论文阅读：2024 arxiv AttnGCG: Enhancing Jailbreaking Attacks on LLMs with Attention Manipulation。

该文档是一篇发表于IJCAI-25的研究论文，核心聚焦于视频-语言模型（VLMs）中的幻觉问题，提出了多层多模态对齐（MMA）框架及两阶段训练策略，以提升模型语义一致性并减少幻觉。该研究通过语义对齐与两阶段训练，从根源缓解了VLMs的幻觉问题，同时提升了长视频理解与视频问答的准确性，为视频分析、多模态学习等领域的实际应用提供了更可靠的技术支撑。通过文本语义监督与多层对齐，强化视觉与文本模态的语义一

该研究聚焦LLM辅助课程开发的界面设计挑战，提出两种基于直接操作（DM）原则的新型UI（UI Predefined和UI Open），以解决传统文本界面依赖复杂提示工程、认知负荷高的问题。通过20名不同教育背景参与者的对照实验，将其与标准ChatGPT界面（通过open-webui模拟）在可用性（SUS）和认知负荷（NASA RTLX）方面对比，结果显示UI Predefined显著优于其他两者（