XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户输入
衍生产品 2022 宣传册
通过其地球观测卫星群，NASA 每年收集数 PB 的数据。借助遥感工具包，用户现在可以查找、分析和使用最相关的数据，用于他们的研究、商业项目或保护工作。该工具包提供了一个简单的系统，可根据用户输入快速识别相关来源。该工具包将帮助用户搜索数据，以及现成的工具和代码以构建新工具。
alis：不安全输入提示的LLM指令安全策略
在大型语言模型中，现有的指令调整方法可能无法在及时注入和越狱等用户输入的攻击方面保持稳健性。受到计算机硬件和操作系统的启发，我们提出了一种指令调用范式的指令，称为木质lm lm I n构造策略（ALIS），以通过将用户输入分解为不可减少的原子指令，并将它们组织到指导流中，从而增强模型性能，以指导它们将响应生成模型响应。alis是一个层次结构，在该结构中，用户输入和系统提示分别被视为用户和内核模式指令。基于ALIS，该模型可以通过忽略或拒绝输入指令来维护安全限制，当时用户模式指令尝试与内核模式指令发生冲突。为了构建Alis，我们还开发了一种自动指令生成方法，用于培训ALIS，并提供一个指令分解任务和相应的数据集。值得注意的是，具有小型模型的ALIS框架仍然可以提高LLM对攻击的弹性的弹性，而不会损失一般的攻击性。我们的代码和数据可在https://github.com/xinhaos0101/alis上获得。
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
利用人工智能和深度的智能聊天机器人系统
将建立一组预定义的对话来模仿两个人之间的传统对话。现代聊天机器人更加复杂，具有语言处理功能，可以从用户输入中学习。它们将访问 API 以向用户提供新闻、天气、时间等信息。它们甚至将完全通过聊天机器人界面处理订单和进行预订。人们经常交替使用聊天机器人、虚拟个人助理、自动化和人工智能等术语。但是，人工智能聊天机器人和普通聊天机器人之间存在一个关键区别——要知道人工智能和自动化之间的区别。 Drift 的聊天机器人遵循预先设定的规则。换句话说，他们坚持脚本，以便销售和营销团队可以回答向客户销售所需的相同问题。如果您记住我们的剧本，您将了解这个过程是如何工作的。用户通过选择他们希望建立的对话类型来开始机器人构建过程。基于规则的聊天机器人并非被编程为对语言变化作出回应，而是需要一个结构化的对话，通过将用户输入与编程答案相匹配来回答特定问题。人工智能聊天机器人被指示或多或少独立工作，采用称为自然语言处理 (NLP) 的过程与人工智能相结合，因此人类数据的注释。人工智能聊天机器人随着时间的推移变得越来越聪明。2. 目标：本文的主要目标是形成一个基于 AIML 的智能聊天机器人，它可以允许一个人
XYZ 咨询公司安全审计报告
防止 SQL 注入攻击的最有效方法是对所有数据库访问使用参数化查询（也称为准备好的语句）。此方法使用两个步骤将可能被污染的数据合并到 SQL 查询中：首先，应用程序指定查询的结构，为每项用户输入留下占位符；其次，应用程序指定每个占位符的内容。由于查询的结构已在第一步中定义，因此第二步中的格式错误的数据不可能干扰查询结构。您应该查看数据库和应用程序平台的文档，以确定可用于执行参数化查询的适当 API。
可解释的 AI Holodeck 中的 CLIP 引导 3D 场景生成
简介文本到场景生成的一个主要挑战是生成多样化但又与用户输入保持相关的场景。 先前关于 3D 场景生成的工作主要集中于使用用户明确提到的对象或相关对象（而不考虑基础环境）的场景的可信度（Chang 等人，2015 年；Coyne 和 Sproat，2001 年）。 然而，虚拟场景也可以包含隐式对象（即通过常识与其他对象相关并从隐式场景知识中得出的对象（¨ Ohlschl¨ager 和 V˜o，2020））。 隐式对象可以通过特定于环境或特定于实例的知识收集，并且可以通过描绘多样化和人口密集的物理空间的真实感来提高生成场景的可信度。我们之前曾介绍过 AI Holodeck (Smith 等人，2021) 的初始阶段，这是一个使用通过带注释的数据集收集的环境特定知识从自然语言输入生成虚拟 3D 场景的应用程序。在本文中，我们介绍了 AI Holodeck 应用程序的新版本，它通过两个层次收集常识性知识。首先，如前一版本所示，带注释的图像数据集为系统提供了与用户明确定义的对象隐式相关的对象。其次，CLIP 引导 (Radford 等人，2021) 搜索从与用户输入相关的参考图像中提取对象及其空间关系。由于存在令人惊讶的隐式对象或其位置，这一添加也增加了我们系统对可解释性的需求。对于
医学教育中的人工智能聊天机器人
近年来，教育中技术的整合改变了学生学习和与教育内容互动的方式。该领域的一个特定创新是人工智能聊天机器人的实施，这源于深度学习，自然语言处理，变形金刚和大语言模型（LLMS）的进步。这些聊天机器人旨在模仿用户输入潜在复杂请求的交互式对话，并且聊天机器人提供了类似人类的响应。1自成立以来，这些聊天机器人已用于各种应用程序，包括回答问题，生成解释和摘要，在语言之间翻译以及执行其他自然语言任务。这些应用已导致LLMS整合到咨询，IT和教育等行业中。2
接上部分-2 - 印度知识产权
(57) 摘要：显示设备包括多个显示单元，每个显示单元铰接在一起以形成可折叠显示结构，每个显示单元包括具有用户输入功能的显示屏、电池和无线收发器；以及安装单元，其适于在显示单元折叠在安装单元内时接收和保持显示单元，安装单元还包括电源装置，其构造为在显示单元被接收和保持在安装单元内时对显示单元的电池进行充电，第一无线收发器用于与每个显示单元的无线收发器进行通信，以及通信装置用于通过通信网络进行通信，其中，显示单元可从安装单元内移除以便与安装单元分离使用。