视觉提示学习中的后门
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过对视觉提示学习的后门攻击 (BadVisualPrompt)，我们发现对模型、提示和输入等级的七种后门防御都要么无效，要么不切合实际，从而表明了视觉提示学习 (VPL) 的关键性漏洞。
BadPrompt算法可用于基于触发模式的后门攻击，攻击连续提示模型。作者在五个数据集和两个连续提示模型上进行了评估，证明了BadPrompt的有效性，并在干净的测试集上保持高性能，比基线模型更好。
-
Meta 宣布推出 AI 驱动的视频生成器 Movie Gen
Meta推出Movie Gen AI视频生成器，可通过文本生成高清视频并添加音效，还能编辑现有视频和图像。由于成本高和生成时间长，暂不公开发布。工具引发版...
-
模块化：Python程序员轻松入门Mojo🔥
本文介绍了Mojo编程语言，从Python程序员的角度出发，通过一个简单的例子展示了Mojo的语法和性能优势。文章指出Mojo与Python语法相似，但在...
-
Modular：我们筹集了1亿美元以改善全球开发者的AI基础设施
Modular宣布获得1亿美元新融资，加速实现全球开发者AI基础设施愿景。他们的下一代AI开发者平台改善了AI的可编程性、可用性、可扩展性、计算效率和硬件...
-
模块化：Mojo🔥 如何实现比 Python 快 35,000 倍的加速 – 第二部分
在本博客文章中，我们将继续优化Mandelbrot集合问题，并将速度提高到Python的26,000倍。我们将分享使用的技术，并讨论Mojo的优势。第三部...
-
Modular：发布 MAX 开发者版预览
Modular推出了Modular Accelerated Xecution (MAX)平台，旨在简化在不同硬件平台上部署AI模型。MAX包括先进的AI编...
-
模块化：Mojo🔥 - 它终于来了！
自从5月2日推出Mojo编程语言以来，已有超过120,000名开发者注册使用Mojo Playground，19,000名开发者在Discord和GitH...
-
模块化：Mojo🔥如何实现比Python快35,000倍的速度提升——第一部分
本文介绍了Mojo编程语言在Mandelbrot集合问题上的性能优化，通过类型注释、严格模式和简化计算等方法，实现了46倍至89倍的速度提升。与NumPy...
-
模块化：在Python🐍中使用Mojo🔥
本文介绍了在Mojo中使用Python模块和包的方法，包括查找和加载模块和包、使用venv创建虚拟环境和使用Conda安装libpython。文章提供了示...
-
【Hadoop】【持续更新】hdfs 常见命令
hdfs fsck命令是用于检查Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的文件和目录的工具。它可以检测出文件和目录的损坏、丢失和副本问题，并提供修复建议。...
-
【Hadoop】Yarn 作业启动源码解读
本文介绍了作业提交的流程和相关类的功能。作业提交的核心类是Job.java，其中的submit()函数实现了作业的提交。在作业提交过程中，主要包括连接Re...
