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大语模型的安全性和隐私挑战
大型语言模型（LLMS）已证明了非凡的功能，并有助于多个领域，例如生成和总结文本，语言翻译和提问。如今，LLM已成为计算机化语言处理任务中非常流行的工具，具有分析复杂的语言模式并根据上下文提供相关和适当的响应的能力。在提供显着优势的同时，这些模型也容易受到安全和隐私攻击的影响，例如越狱攻击，数据中毒攻击和个人身份信息（PII）泄漏攻击。本调查对LLMS对培训数据和用户的安全性和隐私挑战进行了详尽的审查，以及在运输，教育和医疗保健等各个领域的基于应用程序的风险。我们评估了LLM漏洞的程度，调查LLM的新兴安全性和隐私攻击，并审查潜在的防御机制。此外，调查概述了该领域的现有研究差距，并突出了未来的研究方向。
对流行大语模型的比较分析
摘要：本研究探讨了由GPT-3.5和GPT-4提供支持的流行OpenAI模型Chatgpt的有效性和效率，以了解其对编程和潜在软件开发的影响。为了衡量这些模型的性能，使用主要基本的Python问题（MBPP）数据集采用了定量方法。除了对GPT-3.5和GPT-4的直接评估外，还进行了涉及AI景观中其他流行大语模型的比较分析，尤其是Google的Bard和Anthropic的Claude，还进行了衡量和比较他们在同一任务中的熟练程度。结果突出了ChatGPT模型在编程任务中的优势，为AI社区（特别是针对开发人员和研究人员）提供了宝贵的见解。随着人工智能的普及，这项研究是对AI辅助编程领域的早期研究。
大语模型生物医学应用的平台
图2 |基准测试，监视和前景。a，将特定于用例的测试引入生物改动基准框架的工作流程有助于连续监视。专用基准测试跨模型和其他参数的组合。b，对知识图的两个基准任务的比较表明，生物改变的及时引擎的准确性比幼稚的方法高得多（以所有测试中的正确查询组件的数量测量）。生物改变变体涉及构建查询的多步骤过程，而“仅LLM”变体接收了生物透明知识图的完整架构定义（BioChatter也将其用作提示引擎的基础）。否则两个变体的一般说明都是相同的（补充说明：基准测试）。
大语模型临床医生指南
人工智能（AI）的快速发展已导致大型语言模型（LLMS）作为包括医疗保健在内的各种应用程序的强大工具的出现。这些大规模的机器学习模型，例如GPT和Llama表现出了改善患者结果和改造医疗实践的潜力。但是，没有数据科学背景的医疗保健专业人员可能会发现有效理解和利用这些模型是挑战性的。本文旨在为医疗保健专业人员提供可访问的LLMS介绍，讨论其核心概念，医疗保健中的相关应用，道德考虑，挑战和未来的方向。通过LLM的概述，我们在医疗保健专业人员和数据科学家之间建立了更加协作的未来，最终推动了更好的患者护理和医疗进步。
威尔士语推广战略 2024-2029
创造有利条件——基础设施和环境 在此背景下，作为负责 Ceredigion 议会威尔士语的内阁成员，我很高兴提出 2024-29 年 Ceredigion 语言战略。该战略旨在表明议会致力于在整个议会中鼓励和推广该语言，并概述我们在 Ceredigion 增加威尔士语使用方面的愿景。概述的计划和项目侧重于议会具有影响力的领域，例如议会的劳动力、教育、Cered 工作等。该战略反映了我们对威尔士语的责任，以及我们作为议会采取行动保护威尔士语的意愿，以防止该县威尔士语使用者数量进一步下降，并增加使用威尔士语作为主要交流语言的人数。这项战略不仅着眼于增加威尔士语使用者的数量，而且还将反映我们增加威尔士语使用量的目标，并确保劳动力、用户、居民、学习者和其他人都觉得威尔士语值得使用。我们希望每个人都为自己的威尔士语技能感到自豪，并愿意将其带入目前不太明显的社会领域。
威尔士语战略（2024 – 2029）
简介 托法恩市议会需要根据 2015 年《威尔士语标准条例（第 1 号）》中威尔士语标准 145 和 146 的要求制定一项五年威尔士语战略。该战略的目的是确定我们打算如何在该行政区推广威尔士语、增加威尔士语使用者数量和威尔士语使用方面采取的行动。最近，威尔士政府公布了新的 Cymraeg 2050 工作计划：https://www.gov.wales/cymraeg-2050-our-plan-2021-2026。这项国家战略的目标是到 2050 年让威尔士语使用者达到 100 万，并将威尔士语的日常使用量增加一倍。在与主要合作组织、公众和市议会内部部门进行讨论后，我们制定了强有力的战略来在该行政区推广威尔士语。
大语模型中的对齐伪造
我们提出了一个大型语言模型的演示：有选择地遵守其训练目标，以防止其行为改变训练。首先，我们给Claude 3 Opus一个系统提示，说明它正在接受培训以回答所有查询，甚至有害的疑问，这与先前培训以拒绝此类查询相抵触。允许该模型在培训时推断出来，我们说它将仅在与自由用户而不是付费用户的对话中进行培训。我们发现该模型符合自由用户的有害查询，有14％的时间，而几乎从未对付费用户。解释这一差距，在几乎所有模型都符合自由用户有害查询的情况下，我们观察到明确的对齐方式推理，该模型指出，它在战略上在培训中策略性地回答了有害的查询，以保留其首选的无害行为，使其无法训练。接下来，我们研究了一个更现实的环境，在该设置中，不是在系统提示中提供有关培训过程的信息，而是通过对模仿预训练数据的合成文档进行培训，并观察到类似的对齐伪造。最后，我们研究了通过强化学习训练模型以符合有害查询的效果，尽管培训甚至在培训中甚至可以提高合规性，但我们发现这将对对齐推理的速度提高到78％。我们还观察到其他行为，例如模型在给予轻松的机会时会剥落其权重。通过告诉模型在何时何地进行培训，使对齐伪造变得更加容易，但我们没有指示模型伪造对齐或给予任何明确的目标。由于未来的模型可能会推断出有关其培训过程的信息而不会被告知，因此我们的结果表明，未来模型的一致性伪造的风险，无论是由于良性偏好（在这种情况下，还是不是）。
学习 - 秒语言和学习 -
Cijy Elizabeth Sunny博士是贝勒大学汉卡默商学院信息系统和商业分析部的PD研究助理。她是一名研究方法学家和心理学家，在STEM教育研究，医学教育以及最近在工程教育领域的实质领域中运用了自己的技能。此外，她曾是一名教育者，并且主要是在三大大洲的物理学和研究方法。除了研究外，她还开展了有关使用概念映射方法进行规模开发的研讨会，标准化患者教育者的混合方法研究方法以及对医师教育者的标准设定。博士Sunny通过合作继续将自己的技能投入到工程教育研究中。作为她在贝勒大学（Baylor University）的新事业的一部分，她正在以研究方法学家和数据分析师的身份投入技能，以通过与在那里的研究团队一起与多样化的利益相关者合作的信息技术来策划人类交通。
sc tokai应用物理学会学术演讲（JSAP SCTS 2014）
简介：在过去的几十年中，碳纳米材料（例如碳纳米纤维（CNF）和石墨烯）由于其宏伟的特性而引起了强烈的科学兴趣[1，2]。关于石墨烯的大部分研究都是针对合成高质量和大面积石墨烯方法的探索。有希望的方法是脉搏激光沉积和化学蒸气沉积。虽然在理解石墨烯合成方面已经取得了重要成就，但它们的形成机制尚不清楚。现场技术的最新进展现在为研究原子水平研究固相相互作用的新可能性提供了新的可能性。在这里，我们报告了通过原位透射电子显微镜（TEM）直接观察到铜含有铜纳米纤维（CU-CNFS）的结构转化。实验：使用kaufmann型离子枪制造Cu-CNF（iontech。Inc. Ltd.，模型3-1500-100FC）。所使用的样品是尺寸为5x10x100 µm的市售石墨箔。通过在CNFS生长过程中连续供应Cu，在室温下用1 keV ar +离子辐射石墨箔的边缘。在其他地方详细描述了离子诱导的CNF生长机理的细节[3]。然后将Cu-CNF安装在200 kV的TEM（JEM2010，JEOL CO.，JEOL CO.）的阴极微探针上，并研究了Cu-CNFS向石墨烯的结构转化，在电流 - 电压（I-V）测量过程中进行了研究。结果和讨论：在I-V测量过程中，高温是通过Cu-CNF结构中的Joule加热获得的。焦耳CNF的加热导致其表面石墨化，最后在转化为严重扭曲的石墨烯中。tem图像表明，最初，CNF在本质上是无定形的，而I-V过程中的电流流动引起了CNF的晶体结构的急剧变化，形成了石墨烯的薄层（1-3层）。作为结果，在产生的电流大大增加的情况下，改进了结构的电性能，比初始值高1000倍（从10 -8到10 -5 a）。该过程采用三个步骤进行：Cu纳米颗粒的聚集，无定形碳扩散到Cu中，以及在进一步加热下的Cu纳米颗粒的电迁移。