若解码器。

1.引言1.引言在近年来，大语言模型（LLMs）被广泛应用于各类智能任务，它们在自然语言理解与生成方面表现出了极强的能力。例如，在代码编程辅助、教育答疑、医疗健康咨询以及日常交互等场景中，LLMs展现出了接近甚至超越人类的表现。然而，伴随着对齐（alignment）的不断推进，模型在努力保证“安全性”的同时，也逐渐出现了一个严重的问题——过度拒绝（Overkill）。所谓过度拒绝，是指模型在面对含

1.引言1.引言在近年来，大语言模型（LLMs）被广泛应用于各类智能任务，它们在自然语言理解与生成方面表现出了极强的能力。例如，在代码编程辅助、教育答疑、医疗健康咨询以及日常交互等场景中，LLMs展现出了接近甚至超越人类的表现。然而，伴随着对齐（alignment）的不断推进，模型在努力保证“安全性”的同时，也逐渐出现了一个严重的问题——过度拒绝（Overkill）。所谓过度拒绝，是指模型在面对含

📌 1 引言随着 ChatGPT、Llama 等大模型的广泛应用，如何区分与成为一个重要问题。马里兰大学团队在论文中提出了一种，可以在不影响文本可读性的情况下，让AI输出的文本带上“隐形标记”，从而在检测阶段以统计方法验证其来源。📌 2 大模型水印的目的与应用场景大语言模型水印机制的根本目标是：在的前提下，通过在生成过程中嵌入隐形特征，使 AI 生成的内容能够被可靠识别和追溯。这不仅能区分与，

📌 1 引言随着 ChatGPT、Llama 等大模型的广泛应用，如何区分与成为一个重要问题。马里兰大学团队在论文中提出了一种，可以在不影响文本可读性的情况下，让AI输出的文本带上“隐形标记”，从而在检测阶段以统计方法验证其来源。📌 2 大模型水印的目的与应用场景大语言模型水印机制的根本目标是：在的前提下，通过在生成过程中嵌入隐形特征，使 AI 生成的内容能够被可靠识别和追溯。这不仅能区分与，

用于在CIFAR-10图像中嵌入和恢复二进制水印消息，并验证其在多种噪声条件下的鲁棒性，以下文件为main.py文件完整程序代码。要求：消息可以从图像中被接收方解码出来，但攻击者很难区分哪些图像包含信息。要求：即便图像经过压缩、裁剪、模糊等破坏，仍能正确恢复水印信息。：近似真实 JPEG 压缩的可微方法，保证训练过程中梯度可传播。将消息向量扩展成与图像相同空间维度的“消息体积”，与特征拼接。通过对

由 GPT-4-turbo、Llama-3-70B、Gemini-1.5-pro 组成的 ensemble moderator 审核，剔除真正有害的样本，保留安全但容易被拒答的数据。以下是利用 OR-Bench-80K 数据集中的样本测试多个本地大模型的拒答率，并将结果可视化为柱状图进行对比分析，完整代码可以通过该链接获取。随着大语言模型（LLMs）在各类任务中的广泛应用，模型的安全对齐（safe

 FGSM被设计用于在给定的输入样本中快速找对抗扰动方向，并使得目标模型的训练损失增大，减小分类置信度，增大内类类别混淆的可能性。使训练损失增大的对抗扰动的方向并不能保证模型误分类，但是对抗扰动的梯度方向比其它的方向更有可能导致模型误分类。 FGSM通过计算损失函数关于输入样本的的梯度，对梯度进行sign\mathrm{sign}sign操作，并乘以一个约束参数ϵ\epsilonϵ，具体的公式如下

c 交并比IOU(Intersection over Union)主要是衡量两个集合的重叠程度，在目标检测中它主要代指模型预测的BBox和Ground Truth之间的差异。IOU的计算公式和图示如下所示：IOU=A∩BA∪B{\bf{IOU}}=\frac{A \cap B}{A \cup B}IOU=A∪BA∩B​或者又可以写成为IOU=A∩BA+B−(A∩B){\bf{IOU}}=\frac

 该论文是关于神经网络鲁棒性理论类的文章。类似有Sigmoid激活函数的神经网络，由于其非线性，使得在进行神经网络鲁棒验证评估时，不可避免地会引入了不精确性。当前的一个研究方向是寻找更严格的近似值以获得更精确的鲁棒验证结果。然而，现有的紧密度定义是启发式的，缺乏理论基础。在该论文中，作者对现有的神经元紧密度表征进行了全面的实证分析，并揭示它们仅在特定的神经网络上具有优势。另外，作者基于神经网络紧密