AI代理越聪明，越需要“安全铠甲”。这篇文章把它们面临的风险讲得很透，也指了路：只有解决好输入、内部逻辑、环境和外部交互的安全问题，AI才能真正靠谱地帮我们干活，而不是被坏人利用。

要点几种优化器的讲解，请看莫烦的讲解（SGD，Momentum，RMSprop，Adam）这一篇主要讲解 SGD，Momentum，RMSprop，Adam的实战下图就是这节内容对比各种优化器的效果:伪数据import torchimport torch.utils.data as Dataimport torch.nn.functional as Ffrom torch.aut...

生成式预训练模型的出现促进了高质量文本的合成，但也给识别生成文本中的事实性错误带来了挑战。具体而言：（1）如今，更多种类的任务在由生成式模型处理时面临着事实性错误增加的风险。（2）生成的文本往往篇幅较长，缺乏对单个事实的明确粒度划分。（3）在事实核查过程中，可用的明确证据稀缺。鉴于上述挑战，本文提出了 FACTOOL，这是一个适用于大型语言模型（例如 ChatGPT）生成文本的事实性错误检测框架，

归一化互信息（Normalized Pointwise Mutual Information）（NPMI）官方解释：NPMI, which is commonly used in linguistics to represent the co-occurrence between two words翻译：语言学上常用表示两个词之间的共现。公式表示：其它参考：Word Association Nor

处理opencv里用plt显示imread读取图像偏色问题摘要代码看看结果：原因：解决方法：看看结果摘要使用opecv过程中经常需要使用plt输出图片作为前后对比，方便观察。但是会出现plt显示时，颜色偏差严重的情况。这是因为plt和imread二者颜色通道不同导致。先看看图片代码首先通过imread读入源图并显示。import cv2ascvimport numpy...

这是2022年第一个关于YOLO的改版，该版本由百度提出，称之为YOLOE，是目前各项指标sota的工业目检测器，性能sota且部署相对友好。该检测器的设计机制包括：该团队提供了s/m/l/x模型，YOLOE-l在COCO-Test中mAP达到51.1，在V100上可达71.1FPS，相对于YOLOX-l加速24.96%，mAP提高1.0，使用trt fp16进行推理可达149FPS.论文地址：

很久没看论文了。这篇论文，只把核心的放在这里面。摘 要课堂是学校教育的核心，课堂教学过程评价对于教学质量的提高有重要意义，而学生的课堂行为表现是课堂教学评价的重要成分。通过评价学生的课堂行为，形成有效的反馈信息和教学导向，可以有效的促进课堂教学和学生的发展。因此，利用现在的计算机视觉技术和教学过程的相关测量手段相结合，对教室中的学生学习行为进行测量，形成对学生、对课堂的多维度的客观评价和反馈，对于

前言我大概花了1小时就完成了第一次接触到检测自己输入的视频，并不是说自己的优秀，而是yolo的特点就是，易上手，难修改。一.简介YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合

论文翻译：Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models论文 GCG 复现 Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models。

大语言模型（LLMs）的鲁棒性（Robustness of Large Models）指的是大规模机器学习模型在面对输入数据的变化、噪声或攻击时，仍然能够保持其性能和稳定性的能力。这在实际应用中非常重要，因为真实世界的数据往往是嘈杂的、不可预测的，并且有时可能包含恶意攻击。以下是一些关键点来解释LLMs的鲁棒性：对噪声的鲁棒性：LLMs需要能够处理数据中的噪声，如输入数据中的随机误差或异常值。例如