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新技术 LINT 可强制 LLM 回答有毒问题

美国普渡大学(Purdue University)的研究人员发布了,一篇名为《Make Them Spill the Beans! Coercive Knowledge Extraction from (Production) LLMs》的论文。描述了他们通过利用大模型厂商倾向于公开与提示响应相关的概率数据的特点,设计出了一种可以打破现有 LLM 规则,使其给出“有害”回答的新颖方法。 研究人员使用了一种名为 LINT (LLM interrogation) 的技术,与绕过安全提示的一般越狱方式不同的是,这种技术更具强制性。它涉及到对概率值(logits)或软标签(soft labels)的理解 —— 从统计学上讲,其可以有效区分安全响应与有害响应。 “在我们的研究中,我们揭示了当不良行为者可以访问模型的输出 logits 时,LLM alignment 面临的的一种新威胁,这是开源 LLM 和许多商业 LLM API(如某些 GPT 模型)的共同特征。它并不依赖于制作特定的提示。相反,它利用了这样一个事实:即使 LLM 拒绝了有毒请求,有害响应也往往隐藏在输出 logits 的深处。...

.NET 8 极致性能优化 - Reflection(反射)

前言 反射一直是性能的瓶颈,所以无论哪个.NET版本反射的优化必然少不了。主要是集中在两个方面优化,分配和缓存。.NET8自然也不例外。本篇看下。 原文:.NET8极致性能优化Reflection 概述 比如针对GetCustomAttributes 通过反射获取属性的优化,以下例子 // dotnet run -c Release -f net7.0 --filter "*" --runtimes net7.0 net8.0public class Tests{ public object[] GetCustomAttributes() => typeof(C).GetCustomAttributes(typeof(MyAttribute), inherit: true); [My(Value1 = 1, Value2 = 2)] class C { } [AttributeUsage(AttributeTargets.All)] public class MyAttribute : Attribute { public int Value1 { get; set; } p...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。