AI Agent Flaw Opens Email Attack Vector
它是什么重要的：AI代理打开电子邮件攻击向量揭示了通过电子邮件提示注射如何使自动GPT系统处于危险之中。
AI Agent Flaw Opens Email Attack Vector
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The Invisible Revolution: How Vectors Are (Re)defining Business Success
AI背后的隐藏力量正在为下一波业务转型提供动力，这是无形的革命：向量如何定义业务成功，首先是迈向数据科学的。
Finding Eigenvalues and Eigenvectors (student stuff)
。在经济学课程中应用主成分分析时，我们通常希望降低数据维度。特征值和特征向量有助于我们做到这一点。在宏观经济学中 - 特别是当我们使用动态编程和钟声方程来解决优化问题时 - 特征值和特征向量有助于我们确定收敛性和稳定性。所以 - 很高兴有[…]
Using Vector Steering to Improve Model Guidance
探索向量控制研究并编写实现继续阅读 Towards Data Science »
PINE: Efficient Norm-Bound Verification for Secret-Shared Vectors
高维向量的安全聚合是联合统计和学习中的基本原语。双服务器系统（例如 PRIO）允许可扩展地聚合秘密共享向量。对抗性客户端可能会尝试操纵聚合，因此确保每个（秘密共享）贡献都是格式正确的非常重要。在这项工作中，我们专注于确保每个贡献向量具有有界欧几里得范数这一重要且研究充分的目标。现有的确保有界范数贡献的协议要么会产生很大的通信开销，要么只允许……
大型语言模型 (LLM) 对于推动人工智能和自然语言处理达到新高度至关重要。这些模型在理解和生成人类语言方面表现出了非凡的能力，其应用范围包括但不限于医疗保健、教育和社交互动。然而，LLM 需要提高情境学习的有效性和控制力。斯坦福大学的研究人员引入了情境向量 (ICV)：一种可扩展且高效的 AI 方法，用于微调大型语言模型，该文章首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Private Vector Mean Estimation in the Shuffle Model: Optimal Rates Require Many Messages
我们研究了隐私混洗模型中的隐私向量均值估计问题，其中 nnn 个用户各自在 ddd 维度中都有一个单位向量。我们提出了一种新的多消息协议，该协议使用每个用户 O~(min(nε2,d))\tilde{\mathcal{O}}\left(\min(n\varepsilon^2,d)\right)O~(min(nε2,d)) 条消息来实现最优误差。此外，我们表明，任何实现最优误差的（无偏）协议都要求每个用户发送 Ω(min(nε2,d)/log(n))\Omega(\min(n\varepsilon^2,d)/\log(n))Ω(min(nε2,d)/log(n)) 条消息，证明了我们的消息
Choosing the Right Vector Embedding Model for Your Generative AI Use Case
在构建 RAG 应用程序时，我们经常需要选择向量嵌入模型，这是许多生成式 AI 应用程序的关键组件。了解更多文章“为您的生成式 AI 用例选择合适的向量嵌入模型”首先出现在 DataRobot AI 平台上。
What are Orthonormal Vectors? How are they used in Machine Learning?
为什么重要：正交向量是一组彼此正交（垂直）且单位长度（范数）为 1 的向量。
Introduction to Vector Norms: L0, L1, L2, L-Infinity
为什么重要：向量范数：L0 L1 L2 L-Infinity 是数学和机器学习中的基本概念，使我们能够测量向量的大小。
What Are Support Vector Machines (SVM) In Machine Learning?
为什么重要：支持向量机 (SVM) 是一类基于统计学习理论的监督学习模型。
VECTOR 15 FORCE HEALTH PROTECTION GUIDANCE FOR DEPARTMENT OF THE NAVY
未分类//例行程序121914Z 3月20 Mid110000460428ufm Secnav Washington dcto alnavinfo secnav
Variational Rectified Flow Matching
我们研究变异的整流流匹配，该框架通过建模多模式速度矢量场来增强经典的整流流匹配。在推理时，经典的整流流匹配“移动”样品通过沿速度向量场的集成求解普通的微分方程，从源分布到目标分布。在训练时，通过线性插值从源来绘制的耦合样品和一个随机从目标分布中绘制的耦合样品，从而学习了速度矢量场。这导致“地面真相”'速度…
The deceptively simple concept of vectors
我们正在回顾印刷中Cosmos杂志的故事。鸟类这样做，蜜蜂这样做 - 即使人类本能地理解并对向量做出反应，例如当我们抓住球或捷径时。但是正如罗宾·阿里安·霍德（Robyn Arianrhod）在2023年12月所解释的那样，矢量的看似简单的概念使[…]
Contextual retrieval in Anthropic using Amazon Bedrock Knowledge Bases
上下文检索通过在生成嵌入之前向每个块添加块的解释性上下文来增强传统抹布。这种方法通过相关的上下文信息丰富了向量表示，在响应用户查询时，可以更准确地检索语义相关的内容。在这篇文章中，我们演示了如何使用人类和亚马逊基石知识库使用上下文检索。
