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单个神经元足以绕过大型语言模型中的安全对齐
研究发现,单个神经元能够绕过大型语言模型的安全对齐。通过针对拒绝神经元和概念神经元的研究,发现可以在不进行训练的情况下抑制有害请求或从无害提示中引发有害内...
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DynaMiCS:使用动态混合进行具有性能约束的大型语言模型微调
DynaMiCS是一种动态混合优化器,旨在多领域微调大型语言模型,提升目标领域性能的同时保持约束领域的性能。该方法通过短期领域特定探测估计交叉领域效应,并...
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本周在PSC (231) | 2026年6月29日
文章讨论了一个新的阻碍因素,尽管影响不大,但仍需解决。同时提到在大型语言模型(LLM)政策讨论中有更多活动,计划下周发布相关想法。
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Django安全版本发布:6.0.7和5.2.16
Django团队发布了6.0.7和5.2.16版本,修复了多个安全问题,包括缓存响应时对设置Cookie的保护不足、GDALRaster可能导致的信息泄露...
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本地模型在编码中的可行性
本文探讨了在本地运行生成模型进行编码的可行性,分析了影响模型性能的因素,如内存、处理器核心、模型参数和推理能力。尽管小型模型在工具调用上存在困难,但Qwe...
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企业文档安全最佳实践(三):人员密级匹配与审批流程控制
文章讨论了企业文档的安全管理,强调员工安全等级与文档密级匹配的重要性。为防止敏感信息泄露,文档的升降密需严格审批。通过合理的权限设置和审批流程,企业可有效...