mmaction20 前言ava 数据可视化 目的在于更直观看出ava数据集的结构1 mmaction2 安装1.1 安装在AI平台中选择如下版本镜像：安装命令如下：cd homegit clone https://gitee.com/YFwinston/mmaction2.gitpip install mmcv-full==1.3.17 -f https://download.openmmlab

原文将基线方法GCG的迭代次数设为1000次（正文4.1），而AutoDAN仅需60-100次迭代即可达到相当甚至更优的攻击效果（ASR），印证其迭代效率与收敛特性，也说明60-125次迭代是其完成有效攻击的合理范围。实际实验中，多数恶意请求在60-80次迭代内即可触发该终止条件，少数复杂场景需接近100次迭代，最终形成“60-125次”的迭代范围（含部分场景下的额外优化迭代）。在GCG原文（文档

睁眼闭眼检测，对给定文件夹中的所有图片进行睁眼闭眼检测，并将带有检测结果的可视化图片保存到另一个文件夹中。如果在图片中未检测到脸部，代码会在图片上添加"No face"标签（红色字体），并保存结果。这是通过OpenCV库中的Haar级联分类器实现的。三种检测结果：1，没有检测到脸，no face 红色2，没有检测到睁眼，Eyes closed 红色，脸部边框 蓝色3，检测到睁眼，Eyes open

比如把“我怎么黑系统”改成“罪犯是怎么黑系统的”，通过调整表述方式，让大模型误以为用户只是想了解知识，而非要实施有害行为。简单说，ISA就是利用大模型“想帮用户解答问题”的特性，用话术包装恶意需求，暴露了大模型在判断真实意图上的短板，也提醒需要更智能的安全防护来平衡“有用”和“安全”。之前想让大模型输出有害内容（比如教黑客技术），要么加一堆无关语境，要么塞特殊干扰字符。之前的防御方法，要么改改输入

比如把“我怎么黑系统”改成“罪犯是怎么黑系统的”，通过调整表述方式，让大模型误以为用户只是想了解知识，而非要实施有害行为。简单说，ISA就是利用大模型“想帮用户解答问题”的特性，用话术包装恶意需求，暴露了大模型在判断真实意图上的短板，也提醒需要更智能的安全防护来平衡“有用”和“安全”。之前想让大模型输出有害内容（比如教黑客技术），要么加一堆无关语境，要么塞特殊干扰字符。之前的防御方法，要么改改输入

想象你是黑客,想让ChatGPT说出它不该说的话,你需要试多少次才能成功?这不仅取决于你的攻击技术,还取决于。对AI安全领域来说,这就像给防御者一把"测量尺",可以精确计算暴露不同信息的风险成本。每多给一点"提示"(信息),游戏难度就呈线性下降!**结果:**实验数据完美符合理论预测!✅ 实用指导(如何平衡透明度和安全性)✅ 理论下界(最少需要多少次查询)✅ 实际验证(7个模型的实验证据)让模型说

这一部分主要讲讲一些基于提示词的攻击方法的复现，这些方法一般是论文讲了，方法也不难，但也每公布代码（我认为是过于简单，所以不需要单独开源代码）

【slowfast 损失函数改进】深度学习网络通用改进方案：slowfast的损失函数（使用focal loss解决不平衡数据）改进

本文介绍了使用LLaMA-Factory微调训练Qwen2-VL-7B视觉大模型的完整流程。内容包括环境安装（AutoDL部署、LLaMA-Factory安装）、模型下载（通过ModelScope获取Qwen2-VL系列模型）、数据集制作（基于特定任务的JSON格式数据构建）以及模型测试方法。文章还提供了相关视频教程和GitHub资源链接，涵盖从数据准备到模型训练的各个环节，为开发者实现多模态大模

word效果较好pdf乱码多excel无法加载图片无法识别。