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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。
符合《人工智能权利法案》蓝图的人工智能？符合《人工智能权利法案》蓝图的人工智能？公司隐私声明透明度评估和公司隐私声明透明度评估和
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Splu-Robonlp 2024空间上的第四届研讨会...
视觉接地（VG）旨在找到与给定自然语言表达式相匹配的前景实体。经典VG任务的先前数据集和方法主要依赖于先前的假设，即给定表达式必须从字面上参考目标对象，这极大地阻碍了代理在现实情况下的实际部署。由于用户倾向于为所需的对象提供基于意图的表达，而不是涵盖所有详细信息，因此代理商有必要解释意图驱动的说明。因此，在这项工作中，我们迈出了一个意图驱动的视觉语言（V-L）的一步。为了将经典的VG推广到人类意图解释，我们提出了一个新的意图驱动的视觉接地（IVG）任务，并构建一个以自由形式的意图来确定的大规模IVG数据集。考虑到实践代理需要在各种场景中移动并找到特定目标才能实现基础任务，因此我们的IVG任务和意图数据集将多个scenario感知和以Egipentric视图的关键属性考虑到了考虑。此外，将各种类型的模型设置为实现我们的IVG任务的基准。在我们的意图数据集和基线上进行的实验实验证明了我们对V-L领域方法的必要性和效率。为了朝着这个方向促进未来的研究，我们新建的数据集和基线将在https://github.com/rubics-xuan/ivg上公开获得。
领导者细胞机械响应对齐的胶原蛋白结构，以指导集体迁移
领导细胞通过在其微环境中传感提示来指导集体迁移，以确定迁移方向。领导细胞感知机械矩阵结构的机械提示最终在机械响应中的机械提示的机制尚未得到很好的定义。在这项研究中，我们研究了有组织的胶原基质纤维对领导者细胞力学的影响，并证明了沿对齐的纤维沿着排列的纤维延伸，从而导致整个簇的伸长表型。此外，与追随者细胞相比，领导细胞与附近基质的机械相互作用增加，这是通过牵引力增加，增加和更大的局灶性粘附以及整联蛋白-α2的表达增加的证明。一起，我们的结果表明，机械矩阵提示的变化驱动了定向集体迁移所必需的领导者细胞机械响应的变化。我们的发现为癌变的两个基本组成部分（即入侵和转移）提供了新的见解。
NAIC气候风险披露调查TCFD对齐问题更新了2022
•描述保险公司如何考虑与气候相关风险对其承保投资组合的影响，以及公司如何在物理，过渡和责任风险方面管理其承保敞口。*•描述保险公司采取的任何步骤，以鼓励保单持有人管理其潜在的物理和过渡气候相关风险（如果适用）。*•描述保险公司如何考虑与气候相关风险对其投资组合的影响，包括考虑了哪些投资类别。* A.描述保险公司识别和评估与气候相关风险的过程。在描述保险公司识别和评估与气候相关风险的过程时，保险公司应考虑以下内容：
强化学习可以解锁大型语言模型中的隐藏危险吗？
大型语言模型（LLMS）在自然语言任务中表现出了令人印象深刻的能力，但是由于他们在互联网文本中的培训，它们的安全性和道德仍然有争议。为了解决这些问题，已撤消对齐技术，以提高LLM的公共可用性和安全性。然而，通过这些模型产生有害内容的潜力似乎仍然存在。本文探讨了越狱LLM的概念 - 通过对抗触发器来避免其对齐。预先使用的方法，例如软嵌入提示，手动制作的提示和基于梯度的自动提示，由于其对模型访问的要求以及生产低的手动制作提示，使其在黑盒模型上取得了有限的成功，这使它们容易被阻止。本文使用强化学习引入了一种新颖的方法，以优化副词触发器，仅需要推理API访问目标模型和小型替代模型。我们的方法利用了基于Bertscore的奖励功能，可以增强对抗性触发器在新的黑盒模型上的可传递性和有效性。我们证明，这种方法改善了以前未经测试的语言模型的对抗触发器的性能。
基于垂直排列碳纳米管的高精度室温平面绝对辐射计
辐射热计通过吸收介质的热升高来测量光功率。第一台辐射热计由兰利 [ 1 ] 于 1881 年为恒星辐射测量而发明，此后技术不断发展。20 世纪 60 年代，第一批激光器 [ 2 ] 开始商用，美国国家标准与技术研究所 (NIST，West 等 [ 3 , 4 ]) 引入了激光量热法来满足激光功率计校准的需要。辐射测量领域的一个重要里程碑是 1985 年发明的低温辐射计 [ 5 ]，它至今仍是该领域最精确的主要标准 [ 6 – 10 ]，其 (k = 2) 不确定度低于 0.05%。虽然低温辐射计的不确定度低于室温辐射计，但它们价格昂贵、体积庞大且不方便用户使用。为了实现高精度，低温恒温器中的辐射热计不能加热到超出其线性工作范围，这为可测量的激光功率设定了上限。 这意味着这些仪器的动态范围是有限的，如果测量更高的激光功率，必须使用可追溯到低温辐射计或其他绝对探测器的传递标准探测器。 维持较长的校准链需要时间和人力，并且测量不确定性会在这些链中累积。 为了缩短校准链并使绝对辐射计价格合理且更易于使用，可预测量子效率探测器 (PQED) 于 2013 年开发，它可以在低温 [ 11，12 ] 或室温 [ 13 ] 下工作。 然而，量子探测器在 1 mW 时饱和，因此其测量范围与大多数低温辐射计的测量范围相似。 2010 年进行的 EUROMET 高功率激光器辐射功率国际比对 [ 14 ] 表明，各国计量机构之间 1 W – 10 W 激光功率测量结果的一致性仅为 ∼ 1% 水平。因此，仍然需要
系统评价 XAIR：与软件开发过程相一致的可解释人工智能 (XAI) 的系统元评价
摘要：目前，可解释性是人工智能 (AI) 在各个应用领域的实际实施方面面临的主要障碍。为了解决对基于 AI 的系统缺乏理解的问题，可解释人工智能 (XAI) 旨在使黑盒 AI 模型对人类更加透明和易于理解。幸运的是，已经引入了大量 XAI 方法从不同角度解决可解释性问题。然而，由于搜索空间巨大，对于 ML 从业者和数据科学家来说，从开发 XAI 软件开始并选择最合适的 XAI 方法是一项挑战。为了应对这一挑战，我们引入了 XAIR，这是对最有前途的 XAI 方法和工具的新颖的系统元评论。XAIR 通过将其结果与软件开发过程的五个步骤（包括需求分析、设计、实施、评估和部署）保持一致，从而与现有评论区分开来。通过这种映射，我们旨在更好地理解开发 XAI 软件的各个步骤，并促进创建包含可解释性的现实世界 AI 应用程序。最后，我们强调了未来研究的新方向。
真黑素涂层定向 PLA 电纺微纤维引导 SH‐SY5Y 细胞扩散、排列和成熟
神经组织工程需要制造生物相容性支架，其化学和拓扑特性可以根据细胞功能和命运进行定制。[1–3] 具体来说，受生物启发的拓扑线索现已被广泛用作细胞指导材料，以调整细胞-材料界面处所需的细胞行为。[4–8] 其中，各向异性基质代表了一种有前途的工具，可用于开发适用于神经修复策略的支架。[9–14] 特别是，受细胞外环境中发现的纤维和原纤维的形状和几何形状的启发（例如，轴突束和延伸的神经突束），各向异性取向纤维成为决定神经突沿基质主轴排列和伸长以及促进神经元分化的理想候选者。[15–20]
n型钻石与TERT叔丁基合成，用于完美比对的NV中心的长自旋相干时间
在室温下，在磷掺杂的N型钻石中实现了氮呈（NV）中心的最长自旋相干时间。然而，难以控制杂质掺入和化学蒸气沉积（CVD）技术在N型钻石的生长中的问题。在本研究中，使用TERT-叔丁基氨基的N-型钻石样品由CVD合成，叔丁基磷酸的毒性比磷酸少得多。发现氮的无意掺入被逐渐增加H 2和CH 4的气体流速抑制。发现自旋相干时间（t 2）随氮浓度的降低而增加，这表明氮浓度限制了T 2的长度。在氮浓度最低的样品中，t 2增加到1.62±0.10 ms。光学检测到的磁共振光谱表明，所有隔离的NV中心都沿[111]方向对齐。HALL测量结果证实了在不同生长条件下预先处理的三个测量样品中的N型传导。室温下最高测量的霍尔移动性为422 cm 2 /（v s）。这项研究提供了适当的CVD条件，可用于生长掺杂磷的N型钻石，并具有完美比对的NV中心，表现出长旋转相干时间，这对于生产量子钻石设备很重要。