随着图像生成器的质量不断提高,深层蛋糕成为社会辩论的一个话题。图像水印允许负责任的模型自动检测和标记其AI生成的内容,从而减轻危害。然而,图像水印中的当前最新方法仍然容易受到伪造和去除攻击的影响。这种脆弱性发生在部分原因是水印会扭曲产生的图像的分布,无意中揭示了有关水印技术的信息。在这项工作中,我们首先根据扩散模型的初始噪声展示了一种无误的水印方法。但是,检测水印需要将图像重建的初始噪声与所有先前使用的初始噪声进行比较。为了减轻这些问题,我们提出了一个两阶段的水印框架,以进行有效检测。在生成期间,我们通过生成的傅立叶模式增加了初始噪声,以嵌入有关我们使用的初始噪声组的信息。为了检测,我们(i)检索相关的噪声组,以及(ii)在给定组中搜索可能与我们的图像相匹配的初始噪声。这种水印方法实现了对大量攻击的伪造的最新鲁棒性和去除。
Pauline Morel(CDC),Bracco Blancas(Aegon),Carina Silberg(Alecta),PhilipWikström(Lander),Leyla Javadova(Allianz),Leyla Javadova(Allianz),Justine Tate。 (Aviva),Saurabh Singh(Aviva),Penny Apostolaki(Aviva),Martin Taillandier(BPCE),Sophie Constans(CDC),Antti Malava(Generali)(Generali),Quentin Braida(Cross)和St. Honor(St. St. Santa Vita),Charlie Miller,Charlie Millerer,Charlie Millerer,Charlie Millerer, PensionDanmark),GeraldKrückl(R+V Versicherung,Yun Wai-song,Dariush Karimi(Unipol),Marjorie Breyton(Unipole),Michael Valley(WWF),Leonie Ederlie Fickinger(WWF),Pauline Morel(cdc),Carolin gresch(Carolin gresch)
管理不善常常会隐藏危险,从而导致事故发生。隐藏的危险可能导致事故,例如被留在地板和其他走道上的物品绊倒;被掉落的物体击中;在油腻、潮湿或肮脏的地板上滑倒;撞到存放不当的物品;或被尖锐的突出物割伤、刺伤或撕裂手或其他身体部位的皮肤。如果存储区域杂乱无章、走廊杂乱或地板潮湿,则可能很容易忽视更严重的安全隐患。为了避免这些危险,工作场所必须全天保持良好的管理习惯。良好的管理习惯有助于我们识别、评估和减轻或消除工作场所的危险,从而支持风险管理实践。然而,管理不仅仅是清洁。它还包括保持工作区域整洁有序;妥善存放物品;确保地板和其他工作表面没有滑倒和绊倒的危险;以及清除废料(例如纸张、纸板)和其他火灾隐患。
本研究探讨了利用其他培训数据作为在多语言,mul-titask食谱分类问题中生成模型的教学提示。通过将不同的任务分配为其他问题,仅在细调中可用的数据中得出,我们旨在提高所有涉及所有任务和语言的序列到序列模型的分类性能。更重要的是,我们调查了迅速工程对微调过程中其他问题的影响,从而在帮助模型学习任务之间的隐藏相互作用中揭示了其重要作用。所提出的方法在加权多限量准确性(在三个目标分类任务上)的绝对改善分别为2.3%,6.22%和10.7%。最有效的其他动作是从补充数据中得出的问题,而模型的规模以及我们是否执行内域预训练并不能显着改善最终绩效。Our find- ings also underline the importance of training data selection and questioning strategies, es- pecially in underrepresented languages, where we obtained an absolute increase in accuracy of 34.8% in the few-shot setting and 30.33% in the 0-shot setting for an underrepresented language in a difficult main task, together with an increase from 0% to 97% in F1-score for the most underrepresented class.
Finfer S, Liu B, Taylor C, et al. Crit Care 2010;5:R185。Glassford NJ, Bellomo R. The Korean Journal of Critical Care Medicine 2016;4:276-99。
执行差距分析。我们可以从解决CSRD的欧洲同行中学到的一件事是,数据可用性和质量是实施的最大障碍。当今公司的企业资源计划(ERP)和其他中央源系统中,澳大利亚可持续性报告标准所需的许多信息都不存在。它可能会从电子表格和原始文档(例如发票)中手动跟踪。这是效率低下且容易出错的过程的食谱。公司需要密切关注数据策略的基本原理 - 可持续性数据的定义,来源,管理和处理。
摘要 - 拥有具有人类意识的人工智能(AI)系统的追求,必须深入研究理论和实际方面,这是基于这个雄心勃勃的目标的基础。本文通过研究可能促进AI中有意识的经历的复杂且经常隐藏的结构来建立对AI意识的初始哲学探索。从认知科学和神经科学的概念中汲取灵感,该文章阐明了如何设计AI系统来复制人类意识的结构和功能方面。讨论包括Forti(2024)提出的空间物品的层次结构,诸如综合信息理论(IIT)之类的框架以及将意识与元认知过程联系起来的模型。通过对IBM Watson,Alphago,GPT-3和机器人Sophia等高级AI系统的案例研究,该文章探讨了实际实现及其与理论意识模型的一致性。AI实现类似人类意识的国家的潜力提高了深刻的道德,社会和法律考虑。急需道德准则和法律框架来解决有意识的AI系统的道德地位和权利,确保其道德待遇并描述责任。 还研究了有意识的AI的社会影响,包括工作流离失所和公平访问AI技术的需求。 通过解决这些领域,科学界可以显着推动有意识的AI的发展,从而确保它在技术上是可行的,而且在道德上是合理的。急需道德准则和法律框架来解决有意识的AI系统的道德地位和权利,确保其道德待遇并描述责任。还研究了有意识的AI的社会影响,包括工作流离失所和公平访问AI技术的需求。通过解决这些领域,科学界可以显着推动有意识的AI的发展,从而确保它在技术上是可行的,而且在道德上是合理的。未来的研究方向强调了开发复杂的理论模型,增强实践实现,建立全面的道德框架,促进跨学科合作并与公众参与的必要性。
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。
摘要供应链问题,以前降级为专业期刊,现在出现在G7领导人的公报中。我们的论文着眼于问题的三个核心要素:衡量将供应链暴露于中断的链接,导致破坏的冲击的性质以及减轻干扰影响的政策标准。利用全球输入数据数据,我们表明,美国对外国供应商,尤其是中国的接触是“隐藏的”,因为它比常规贸易数据所建议的要大得多。然而,在宏观水平上,鉴于超过80%的美国工业投入是采购的遗体,因此暴露仍然相对谦虚。我们认为,最近对供应链的许多冲击都是系统性的,而不是特质。此外,气候变化,地球经济紧张局势和数字破坏可能会引起系统性冲击。我们的主要结论是,有关供应链中断的关注以及解决这些问题的政策应集中在单个产品上,而不是整个制造业。