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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。

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

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-16T00:00:00Z
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