关于 大语言模型 的文章

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安全技术[移动安全] 检测Android恶意软件：一种融合细粒度特征的多模态方法[取证分析] FedCEO如何打破隐私与性能的取舍困局[取证分析] 浅析美军“前出狩猎”网络行动[文...

一、概述通过链式思考增强的大语言模型在复杂任务上已取得显著的性能提升，但在将这种推理方式无差别地应用于所有问题时，常常面临推理开销过大、响应延迟偏高等现实瓶颈。为解决这一矛盾，bi...

AI赋能教育作为人工智能与教育领域融合的核心方向，正深度重塑教育教学的模式与生态。随着大语言模型、多模态生成技术的持续突破，AI在教育场景的应用从工具辅助向智能赋能升级，为教学改革...

随着大语言模型（LLM）参数规模突破千亿级（如 Kimi-K2 达 1000B 参数）、上下文长度扩展至 32K 甚至更长，激活值巨大的显存开销已经成为大语言模型训练过程中的核心瓶...

人工智能安全风险测评白皮书当前，全球人工智能迅速发展，已经成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略力量，以前所未有的广度与深度重塑社会生产生活方式，为高质量发展注入新的动能。与此同时...

本文详细分析了大模型遭受的越狱攻击安全风险，对当前大模型越狱攻击防御方法进行了梳理，并且探讨了防御方法面临的主要挑战以及未来的可能解决方案。 引言近年来，以OpenAI的GPT系列...

通过大模型的语义理解能力，深度解析基金合同、基金经理访谈等非结构化文本，构建出更全面的基金经理和基金公司画像，使得评价不再局限于历史业绩数据，更精准地捕捉基金的策略和风险。来源｜中...

大语言模型的“幻觉”问题是其走向可信应用的关键障碍。思维链作为一种流行的幻觉缓解技术，通过引导模型进行分步推理来提升回答的可靠性。然而，思维链对幻觉检测机制的影响仍是一个未被充分探...

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域...