在本文中，作者介绍了 GPT Reddit 数据集（GRiD），这是一个由Generative Pretrained Transformer (（GPT）生成的新型文本检测数据集，旨在评估检测模型在识别ChatGPT 生成的回复方面的性能。该数据集由基于 Reddit 的各种上下文-提示对组成，其中既有人工生成的回复，也有ChatGPT 生成的回复。作者对数据集的特点进行了分析，包括语言多样性、上

使用pytorch保存效果最好那个模型+加载模型

社交机器人检测：Detect Me If You Can: Spam Bot Detection Using InductiveRepresentation Learning--论文阅读

机器人系统地产生支持候选人的更积极的内容，这一事实可能会使接触到这些内容的个人对这些内容的看法产生偏见，这表明存在对特定候选人的有机支持，而实际上这都是人为产生的。然而，每当这位政治候选人从他的官方账户发布一条新推文时，所有自动账户都会在短短几分钟内转发这条推文。最后，机器人更多地是在宣传无害的政治事件，而不是攻击对手或传播错误信息。社交机器人的一个子集被赋予明显的政治任务，政治机器人的使用因政权

情感计算-音频情感识别背景、数据库、方法概述

社交媒体已经成为社会运动的基石，在推动社会变革方面发挥着重要作用。模拟公众的反应和预测潜在的影响变得越来越重要。然而，现有的模拟这种现象的方法在捕捉社会运动参与者的行为方面遇到了功效和效率方面的挑战。在本文中，我们引入了一个用于社交媒体用户模拟的混合框架HiSim，其中用户分为两种类型。核心用户由大型语言模型驱动，而众多普通用户则由基于演绎代理的模型建模。我们进一步构建了一个类似twitter的环

大型语言模型（LLM）在跨实际应用程序自主完成任务方面表现出了巨大的潜力。然而，LLM 代理在交互式环境中操作时会带来意想不到的安全风险。给定代理交互记录的情况下判断和识别安全风险的熟练程度这项工作并没有在大多数先前的研究中关注LLM生成的内容的无害性，而是解决了对不同环境中LLM代理的行为安全性进行基准测试的迫切需要。作者引入了 R- Judge，这是一个旨在评估LLM在给定代理交互记录的情况下

使用大型语言模型 (LLM) 自动代码生成的最新进展使我们更接近完全自动化的安全软件开发。GAP：然而，现有的方法通常依赖于单个代理来生成代码，这很难生成安全、无漏洞的代码。传统的LLM程序综合主要关注功能的正确性，常常忽略运行时发生的关键动态安全影响。为了应对这些挑战，我们提出了 AutoSafeCoder，这是一个多代理框架，它利用 LLM 驱动的代理通过持续协作进行代码生成、漏洞分析和安全增

语言模型 (LM) 代理和工具使用的最新进展（以 ChatGPT 插件等应用程序为代表）实现了丰富的功能，但也放大了潜在风险，例如泄露私人数据或造成财务损失。识别这些风险是一项劳动密集型工作，需要实施工具、手动为每个测试场景设置环境并查找风险案例。随着工具和代理变得更加复杂，测试这些代理的高昂成本将使发现高风险、长尾风险变得越来越困难。为了应对这些挑战，作者引入了 ToolEmu：一个使用 LM

AutoGen是一个开源框架，允许开发人员通过多个代理构建LLM应用程序，这些代理可以相互交谈以完成任务。AutoGen代理是可定制的、可对话的，并且可以在使用llm、人工输入和工具组合的各种模式下操作.AutoGen在AutoGen中，开发人员还可以灵活地定义代理交互行为。自然语言和计算机代码都可以用来为不同的应用程序编写灵活的会话模式。AutoGen应用于不同的案例研究：AutoGen作为一个