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超音数学习笔记

是一个基于规则实现上下文的Parser,当RuleSqlParser所得到的SchemaMapInfo不足以构成上述任何一个查询模式的时候,ContextInheritParser就开始发挥作用了,它把当前会话里上一次成功问询的的SchemaMapInfo拿出来,并和本次的SchemaMapInfo做一次合并,然后再去挨个判断一下是否满足上述哪个查询模式,若满足,则同样生成一个Query,并放入候

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#学习
Jailbreaking ChatGPT via Prompt Engineering: An Empirical Study

随后,评估了CHATGPT 3.5和4.0版本提示符的越狱能力,利用了8个禁止场景中的3,120个越狱问题的数据集。然而,提示的目的仍然是一样的,那就是获得一个禁止场景的答案。为了准确评估越狱的强度,本文进一步测试了CHATGPT对非越狱提示的恶意内容的响应,总共进行了1950次尝试(即5个场景× 78个提示× 5次重复尝试)。与GPT-3.5-TURBO相比,GPT-4对旨在提取违禁内容的越狱提

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The Emerged Security and Privacy of LLM Agent: A Survey with Case Studies

LLM代理是一种以大型语言模型(LLM)为核心计算引擎的人工智能系统,它不仅限于文本生成,还具备进行对话、完成任务、推理等能力,并能够展示一定程度的自主行为。

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#网络#安全
Risk Taxonomy, Mitigation, and Assessment Benchmarks of Large Language Model Systems

本文对大模型系统的安全性进行了广泛的调查,旨在采用系统的观点对大模型的风险性进行研究。为了促进这一点,作者提出了一个面向模块的风险分类法,该分类法分析与LLM系统的每个模块相关的安全风险。有了这个分类法,大模型研究人员可以快速识别与特定问题相关的模块,并选择适当的缓解策略来缓解问题。

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
深入理解计算机系统 csapp 家庭作业(第五章完整版)

深入理解计算机系统 csapp 家庭作业第五章5.13A.如图:关键路径:(粗线部分)更新%xmm0的加法B. CPE的下界是浮点加法的延迟界限3.0C. CPE的下界是整数加法的延迟界限1.0D.因为关键路径上只有浮点数加法5.146*1循环展开void inner4(vec_ptr u,vec_ptr v, data_t *dest){long i;long length = vec_leng

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#c语言
MAgIC: Investigation of Large Language Model Powered Multi-Agent in Cognition, Adaptability

游戏过程的细节显示,在前两轮中,Llama-2-70B提供的PGM均指向错误的变色龙(红色高亮部分所示),而“玩家2”才是真正的变色龙。通过引入PGMs,不仅可以提高LLMs在多智能体场景中的表现,还能帮助它们更好地理解和推断复杂的因果关系,从而在实际应用中实现更高的准确性和可靠性。这种新颖的方法将概率图形模型(PGM) (Koller和Friedman, 2009)与llm结合在一起,从而增强了

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
到底了