下载完源码后需要重新编写一个.yaml文件，用了训练自己的模型。第二个地方改为自己想要到训练迭代次数。打开源码里面的train.py文件。第一个地方改为自己新建的数据集。

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利用级联分类器进行人脸识别

机器学习大规模成功的共同要素是使用大量模型和大量的GPU训练，大多数的数据集都是有标签的数据集，虽然在传统意义上可以获得很好的效果，但是大多GPU训练都需要很高的花费和大型的数据集。然而进近几年未标记的数据运用越来越多，是现在机器学习非常重要的一部分，这就自然引入了强化学习技术，强化学习是直接推理决策及其后果的机器学习框架。然而，将强化学习与大多数现代机器学习系统运行的数据驱动范式相协调是很困难的

本文分享了作者通过阿里云大模型工程师ACP认证的经验。该认证涵盖检索增强（19%）、应用开发（17%）、模型微调（17%）、生产实践（17%）、提示词工程（14%）和多Agent应用（16%）六大模块，重点考察实践能力。认证具有行业高认可度，可提升15-25%薪资水平。考试为50道选择题，80分通过。作者提供备考笔记、刷题工具和报名指导，帮助零基础学员3周快速通关。后续将更新各模块的实战教程。

Mosaic数据增强,将图片进行随机裁剪，缩放后排列接成一张图片，实现丰富数据集，增加小样本目标，提升网络的训练速度。数据增强代码在utils/dataloaders.py,找到。更改这两个地方，就可以吧Mosaic改为Mosaic9。

别再只盯着“技术性越狱”了！最新研究把**社会工程学的嘴炮技能**教给AI，**无需任何代码、无需任何优化**，仅靠**“高情商”话术**就能把Llama-2、GPT-3.5、GPT-4统统**忽悠瘸**——**平均成功率92%**！

今天，我要向大家推荐一个彻底改变我学习方式的GitHub神级项目——happy-llm，这是Datawhale团队开源的系统性LLM学习教程，不仅完全免费，而且从原理到代码，带你逐层拆解大模型的黑箱

南大与美团联合团队提出ReNeLLM框架，有效破解主流大模型安全防线。该研究通过提示重写（6种语义保留的变形方法）和场景嵌套（3种任务伪装）两步循环，实现黑盒自动化越狱攻击。实验显示其攻击成功率和速度均优于现有方法，且无需模型梯度或人工干预。这项发表于NAACL 2024的成果揭示了当前大模型安全对齐的脆弱性，为提升模型鲁棒性提供了重要参考。论文和代码已开源。

CosyVoice是阿里通义实验室一个开源的中文语音合成系统，基于深度学习技术，能够生成自然、流畅的中文语音。本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上部署和使用CosyVoice。CosyVoice是一个完整的端到端中文语音合成框架，具有以下特点：基于深度学习的声学模型支持多说话人合成提供预训练模型部署便捷，可用于实际应用场景开源免费，支持二次开发魔塔社区上有论文和demo等一些模型详细的东西模型详