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从LLM对齐的示范中学习的逆增强学习
对齐大语言模型（LLMS）正在提高其安全性和实用性。，现有方法主要基于偏爱的数据集，面临噪音标签，高注释成本和隐私性征服等挑战。在这项工作中，我们引入了示范（AFD）的一致性，这是一种新型的方法，掌握了高质量的演示数据以克服这些挑战。我们在一个顺序的决策框架内将AFD形式化，这强调了其缺失奖励的独特挑战。从前进和逆增强学习中汲取见解，我们引入了AFD的分歧最小化目标。在分析上，我们阐明了各种方法的质量覆盖和寻求模式，并解释了某些方法何时以及为什么较高的方法。实际上，我们提出了一种计算有效的算法，该算法通过针对AFD的量身定制奖励模型进行推断。我们通过实验无害和有用的任务来验证我们的关键见解，在保持简单性的同时证明了它们的强大经验表现。
多模式生成AI：多模式LLM，扩散和超越
摘要 - 大型模式生成AI在学术界和行业中都受到了越来越多的关注。尤其是，两个主要的技术家族是：i）多模式大语言模型（MLLM），例如GPT-4V，它显示出具有多模式理解的不断增强的能力； ii）诸如Sora之类的扩散模型表现出显着的多模式力量，尤其是在视觉产生方面。因此，出现了一个自然的问题：是否有可能同时拥有一个统一的模型来理解和产生？为了回答这个问题，在本文中，我们首先提供了MLLM和扩散模型的详细审查，包括其概率建模程序，多模式体系结构设计以及对图像/视频大型语言模型以及文本到图像到图像/视频/视频的高级应用程序。然后，我们讨论了统一模型的两个重要问题：i）统一模型是否应采用自动回归或扩散概率建模，ii）ii）ii）该模型是否应利用密集的体系结构或专家（MOE）架构的混合来更好地支持生成和理解，这是两个目标。我们进一步提供了建立统一模型并分析其潜在优势和缺点的几种可能策略。我们还总结了现有的大规模多模式数据集，以便将来更好地预测模型。为了结束本文，我们提出了几个挑战的未来方向，我们认为这可以为多态生成AI的持续发展做出贡献。
利用 LLM 聊天机器人对加密协议进行形式化描述
提示︓ 以下是用自然语言编写的Yahalom协议、Needham-Schroeder对称密钥认证协议的描述，以及Tamarin Prover的Needham-Schroeder对称密钥认证协议脚本。请为Tamarin Prover编写一个Yahalom协议的脚本……
制药业革命：揭开制药行业的人工智能和法学硕士趋势
与研发工作相辅相成的是“制造”领域，其中精确和标准化的流程被一丝不苟地执行。制造在确保药品的可重复性和质量方面发挥着关键作用。2 此外，“质量控制”程序在维持整个制造过程中的最高标准方面发挥着关键作用。3 同时，制药行业在严格的监管框架内运作，以维护安全性和有效性标准。法规遵从是该行业的基石，食品药品管理局 (FDA) 和欧洲药品管理局 (EMA) 等机构负责监督产品审批。同时，各种支持功能，例如“供应链优化”，确保及时将药品交付给患者。制药行业具有多面性，并且始终致力于研究、质量、监管和供应链效率，是创新的灯塔，也是推动全球医疗保健发展的驱动力。在这个充满活力的环境中，人工智能 (AI) 和大型语言模型 (LLM) 的出现标志着一个变革时代的到来，提供了前所未有的能力来重塑制药行业的各个方面。4
dynamollm：设计LLM推理群集的性能和能源效率
摘要 - 生成大语言模型（LLM）的快速发展和广泛采用使它们成为各种应用程序中的关键工作量。今天，LLM推理群集会收到大量具有严格服务级别目标（SLO）的查询。为了达到所需的性能，这些模型在渴望的GPU上执行，从而导致Interence簇消耗大量能量，并且因此导致过多的碳发射。幸运的是，我们发现有一个很好的机会来利用推理计算属性和推理工作载荷中的波动的异质性，以显着提高能源效率。但是，如此多样化且动态的环境在不同的系统配置中创建了一个较大的搜索空间（例如，，实例数量，模型并行性和GPU频率）转化为不同的绩效权衡。为了应对这些挑战，我们提出了Dynamollm，这是LLM推理环境的第一个能源管理框架。dynamollm会自动，动态地重新配置推理群集，以优化服务性能SLO下的LLM服务的能量和成本。我们表明，在服务级别，Dynamollm可以保留53％的能源和38％的运营碳排放，并在满足潜伏期SLOS的同时，为客户降低了61％的成本。
LLM网络评估不会捕获现实世界的风险
大型语言模型（LLMS）证明了网络安全应用中的能力提高，从而在增强防御力的潜力并带来了固有的风险。在该立场论文中，我们认为当前评估这些能力带来的风险的努力是错误的，目的是了解现实世界的影响。评估LLM网络安全风险不仅仅是衡量模型的帽子，还需要一项全面的风险评估，结合了对威胁行为者采用行为和影响潜力的分析。我们为LLM网络能力提出了一个风险评估框架，并将其应用于用作网络安全协会的语言模型的案例研究。我们对边境模型的评估揭示了较高的合规率，但对现实的网络援助任务的准确性适中。但是，我们的框架表明，由于运营优势有限和潜在的影响，此特殊用例仅带来适度的风险。基于这些发现，我们建议一些改进的研究优先级与现实世界影响评估相结合，包括更紧密的学术界合作，对攻击者行为的更现实的建模以及将经济指标纳入评估。这项工作是朝着更有效评估和缓解LLM支持网络安全风险的重要一步。
STRIDE：用于战略和交互式决策的工具辅助法学硕士 (LLM) 代理框架∗
大型语言模型 (LLM) （如 GPT-4）彻底改变了自然语言处理，展现出卓越的语言能力和推理能力。然而，它们在战略多智能体决策环境中的应用受到重大限制的阻碍，包括数学推理能力差、难以遵循指令以及容易产生错误信息。这些缺陷阻碍了它们在战略和交互任务中的表现，这些任务需要遵守细致入微的游戏规则、长期规划、在未知环境中探索以及预测对手的动作。为了克服这些障碍，本文提出了一种新型的 LLM 智能体框架，该框架配备了记忆和专门的工具来增强其战略决策能力。我们将这些工具部署在许多具有经济重要性的环境中，特别是双边谈判和多智能体和动态机制设计。我们使用定量指标来评估该框架在各种战略决策问题中的表现。我们的研究结果表明，我们增强的框架显著提高了 LLM 的战略决策能力。虽然我们强调了当前 LLM 模型的固有局限性，但我们通过有针对性的增强展示了改进，为交互式环境中 LLM 应用的未来发展提供了一个有希望的方向。
评估LLM生成性A.I.对工程设计问题的回答
什么是信息和数字素养如何访问信息来源什么是大语言模型生成的A.I.什么是及时的工程使学生接触各种大型语言模型生成的A.I.产品及其输出展示能够访问大型语言模型生成AI的能力。根据可用性，相关性和准确性的输出练习与以下基本研究相关的信息素养技能所需的结果；
IWS 2025 OSCE for AI CDSS.pdf NTP示范工具和任务概念... 问题复杂性和LLM：在具有挑战性的环境中的H-M团队可靠性 2025 AIAA Scitech Vidis演示R2ek.pdf 独立领空监视的最佳通信拓扑结构和传感器选择 亚马逊河对青蛙生物多样性和人口的影响 ianik plante
在传统的人机操作中，各种代理人的作用和责任的功能分解被分配为先验。例如，在当前的空中交通运营中，尽管在软件的协助下，人类飞行员对飞机的最终控制。多构成的人机和机器机系统将面临变化和潜在不可预测的复杂性的问题，即将在未来的行星，途中和轨道活动的挑战性情况下。因此，重要的是要将决策动态转移给适当的团队成员，即人类或机器，具体取决于哪种代理商最能在时间预算中解决该特定问题。在本文中，我们考虑了解决问题的方面及其建模的各个方面，这些方面影响了决策的结果，这是解决方案质量的函数以及在所需的时间预算中解决问题的可能性。我们专注于大型语言模型（LLM）作为潜在的机器队友，并得出结论，在开发的当前阶段，实用的，预测的性能是不可行的。简单的示例帮助我们说明当前的LLM将需要基本进步，以在团队决策中提供可靠的支持，尤其是在安全至关重要和关键时期领域。这项研究并不是要降低LLM的显着功能的价值，而是要更好地了解技术的适当使用和所需的添加。