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推理行动：通过先发制人评估和人类反馈为基于 LLM 的代理商推断安全行动
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了利用定制化的大型语言模型 (LLM) 进行安全分析和人工智能与人类的协同设计的方法。通过提示工程、启发式推理和检索增强生成的元素，保持结构化信息，并提高生成式 AI 的质量要求。同时，通过图形表述作为系统模型的中间表示，促进了 LLM 和图形之间的交互。以自动驾驶系统为案例，展示了该方法的应用。
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关键要点
- 利用定制化的大型语言模型 (LLM) 进行安全分析和人工智能与人类的协同设计。
- 采用提示工程、启发式推理和检索增强生成的元素，以保持结构化信息。
- 提出了一种高效的混合策略，提高软件工程和安全工程中的生成式 AI 的质量要求。
- 确保人类对生成式 AI 提供的建议负责。
- 通过图形表述作为系统模型的中间表示，促进 LLM 和图形之间的交互。
- 以简化的自动驾驶系统为案例展示该方法的应用。
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