这篇文章介绍了可缝合神经网络的概念，允许创建具有不同复杂性和性能权衡的多个神经网络。讨论了锚点选择、缝合层设计、缝合方向和策略以及训练策略。通过锚点之间的插值性能曲线，可以预测组合的最终性能，从而可以根据不同的部署场景选择性地预训练缝合。

最近的研究发现，文本优化器可以产生绕过审核和对齐的越狱提示。研究评估了几种基线防御策略，并讨论了每种考虑的防御的鲁棒性和性能权衡。在过滤和预处理方面获得了比其他领域预期的更多成功。