本文提出了$ exttt{SAGE}$框架,旨在提升大型语言模型(LLM)的安全评估,特别是在特定风险和动态交互中。该框架通过对抗性用户模型进行定制化危害评估,增强了评估的有效性。实验结果表明,随着对话长度的增加,模型的危害性也随之上升,强调了适应性测试的重要性。
本研究解决了增强生成(RAG)在问答任务中因检索不准确信息而导致的失败问题,主要是由于现有方法未考虑语义分割和选择的权衡。提出的SAGE框架通过训练语义分割模型和动态选择相关性更高的片段,显著提升了问答的质量和成本效率,实验结果显示其问答质量平均提高了61.25%。
Shell Sage是一款AI终端助手,支持本地和云端AI,适应用户工作流程。具备离线功能、错误诊断、自然语言命令转换和交互式工作流程等特点,用户可选择本地或API模式,欢迎反馈和贡献。
Python 3.13 alpha 2新增了一个新的C API,用于导入和导出Python整数,为gmpy2、SAGE和Python-FLINT等项目提供了一个高效的抽象。这使得Python可以在不破坏这些项目的情况下改变其内部结构。
本论文研究了一种获取语言模型中编码信念的统计方法,并探讨了不同语言模型中的道德信念。调查结果显示,大多数模型在明确情景中选择与常识一致的行动,而在模棱两可的情况下表达了不确定性。
SAGE是一种生成型LLM,用于在电子商务目录中推断产品属性值。它可以预测含蓄提及或未提及的属性值,并判断某个属性是否不适用或无法获得。SAGE是首个应对电子商务目录中属性-值预测任务的方法,具有优越性。同时,SAGE在零样本情境中预测属性值的能力,可减少标记示例总数。
本文提出了一种基于GNN的方法,利用语义和局部几何形状来指导可靠点云注册候选项的识别,实现精确的激光雷达姿态估计。该方法通过识别语义实例关系,显著减少了点云注册的计算负担,并通过计算置信度得分估计点云扫描之间的位移。在KITTI测距数据集上测试,相较于基准方法,实现了竞争性的准确度和更高的轨迹平滑度,同时依赖 significantly fewer network parameters。
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