摘要—人工智能（AI）在很大程度上依赖于深度学习，这项技术在现实生活中的AI应用中日益普及，甚至被用于安全关键和高风险领域。然而，近期研究发现，深度学习模型可能被植入“特洛伊木马”进行操控。为了规避深度学习的高计算需求，许多实际解决方案选择将模型训练或数据标注外包给第三方，但这也进一步增加了模型遭受特洛伊攻击的风险。鉴于该问题在深度学习领域的重要性，近年来相关文献中涌现出大量研究成果。本文对深度学

gym-tetris 是一个将经典游戏《俄罗斯方块》（Tetris）集成到 OpenAI Gym 强化学习框架中的环境。它允许研究人员和开发者使用强化学习算法训练智能体来玩 Tetris，主要基于 NES（任天堂娱乐系统）版本的游戏。

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AirRaid-v5 是 Gymnasium 中基于 Atari 游戏《Air Raid》的强化学习环境，属于经典的 2D 飞行射击类游戏。该环境通过 Arcade Learning Environment (ALE) 模拟器实现，适用于训练智能体进行目标识别、动作规划和反应控制。

生成式人工智能的最新进展使大型语言模型（LLMs）变得无处不在。凭借其非凡的理解和生成类人文本的能力，这些模型正日益融入我们的社会。与此同时，人们也担忧这项强大技术的潜在滥用，促使服务提供商采取了防御措施。为了克服这些保护措施，“越狱提示”（jailbreak prompts）最近成为规避安全限制并诱导生成原本设计被禁止的有害内容的最有效机制之一。由于LLMs的快速发展及其通过自然语言的便捷访问，

gym-tetris 是一个将经典游戏《俄罗斯方块》（Tetris）集成到 OpenAI Gym 强化学习框架中的环境。它允许研究人员和开发者使用强化学习算法训练智能体来玩 Tetris，主要基于 NES（任天堂娱乐系统）版本的游戏。

生成式人工智能的最新进展使大型语言模型（LLMs）变得无处不在。凭借其非凡的理解和生成类人文本的能力，这些模型正日益融入我们的社会。与此同时，人们也担忧这项强大技术的潜在滥用，促使服务提供商采取了防御措施。为了克服这些保护措施，“越狱提示”（jailbreak prompts）最近成为规避安全限制并诱导生成原本设计被禁止的有害内容的最有效机制之一。由于LLMs的快速发展及其通过自然语言的便捷访问，

单腿返回 + 两腿只在节点内部聚合” 确保路径不会重复分叉。截断负增益保证不会让路径和减少，相当于取 max(0, downGain)。全局答案更新独立于返回值，因此可以不经过根。所有方法都只在节点常数时间处理（除暴力）。

给你二叉树的根结点 root ，请你将它展开为一个单链表：展开后的单链表应该同样使用 TreeNode ，其中 right 子指针指向链表中下一个结点，而左子指针始终为 null。展开后的单链表应该与二叉树。返回尾结点：优先 rightTail，其次 leftTail，否则为 root 自身。时间 O(n^2) 最坏（退化链时 tail 查找），空间 O(h)（递归栈）。复杂度：时间 O(n)，空

基于深度学习的技术在各种识别和分类任务中已取得最先进的性能。深度神经网络通常在训练过程中计算成本高昂，因此许多用户会将训练过程外包到云端，或依赖预训练模型，并对其进行微调以适应特定任务。本文指出，外包训练会引入新的安全风险：攻击者可以构造一个恶意训练的网络（即带有后门的神经网络，称为 BadNet），该网络在用户的训练和验证样本上表现优异，但在攻击者选择的特定输入上却会出现异常行为。