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目录摘要一、介绍二、先验知识三、基于中毒的攻击A.基于中毒的攻击的统一的框架B.评价指标C.针对图像和视频分类的攻击（分析和总结）D.对其他领域或范式的攻击E.出于积极目的的后门攻击四、非中毒的后门攻击A.基于权重的后门攻击B.修改结构的后门攻击五、与相关领域的联系A.后门攻击和对抗性攻击B.后门攻击和数据中毒六、后门防御A.经验性后门防御B.经过认证的后门防御C.评估指标七、基准数据集八、展望未来发展方向九、总结摘要本文根据现有方法的特点和性质对现有方法进行了简要而全面的回顾和分类。三个攻击场景（scenarios）：使用第三方数据集、使用第三方平台、使用第三方模型这三个场景对应的攻击能力越

列表在push_back时消耗大部分时间分配内存。另一方面，vector必须在需要调整大小时复制其元素。因此，哪个容器最有效地存储邻接表？ 最佳答案 我不认为可以绝对肯定地回答这个问题。尽管如此，我估计vector至少有90%的机会会做得更好。邻接表实际上比许多应用程序更倾向于使用vector，因为邻接表中元素的顺序通常无关紧要。这意味着当你添加元素时，它通常是到容器的末尾，当你删除一个元素时，你可以先将它交换到容器的末尾，所以你只能在末尾添加或删除。是的，vector在扩展时必须复制或移动元素，但实际上这几乎从来不是一个实质性的问

原文链接：https://arxiv.org/abs/2401.038901.引言NeRF在计算效率和可控性上具有局限性，这导致了3D高斯溅射（3DGS）的出现，重新定义了场景表达和渲染。3DGS通过引入新的场景表达技术，用大量的3D高斯表达场景。3DGS使用显式的表达和高度并行化的工作流程，促进高效计算和渲染；其创新在于混合了可微渲染与基于点的渲染技术的优势。3DGS保留了连续体积辐射场的理想特性（有利于高质量图像渲染），同时避免了渲染空空间带来的计算开销。此外，3DGS的显式表达提供了对场景的动态控制能力。2.背景2.1问题定义2.1.1辐射场辐射场是3D空间中光分布的表达，捕捉了环境中光

KhanA,RaufZ,KhanAR,etal.ARecentSurveyofVisionTransformersforMedicalImageSegmentation[J].arXivpreprintarXiv:2312.00634,2023.【论文概述】本文是关于医学图像分割中视觉变换器（VisionTransformers，ViTs）的最新综述。文中详细回顾了ViTs及其与卷积神经网络（CNNs）结合形成的混合视觉Transformers（HybridVisionTransformers，HVTs）在医学图像分割方面的最新进展。文中讨论了这些技术如何通过模拟图像中的长距离关系来提高诊断、

高效的记忆视觉transformer与级联的群体注意摘要。视觉transformer由于其高模型能力而取得了巨大的成功。然而，它们卓越的性能伴随着沉重的计算成本，这使得它们不适合实时应用。在这篇论文中，我们提出了一个高速视觉transformer家族，名为EfficientViT。我们发现现有的transformer模型的速度通常受到内存低效操作的限制，特别是在MHSA中的张量重塑和单元函数。因此，我们设计了一种具有三明治布局的新构建块，即在高效FFN层之间使用单个内存绑定的MHSA，从而提高了内存效率，同时增强了信道通信。此外，我们发现注意图在头部之间具有很高的相似性，从而导致计算冗余。为了

LLMs之GLM-4：GLM-4的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略导读：2024年01月16日，智谱AI在「智谱AI技术开放日(ZhipuDevDay)」推出新一代基座大模型GLM-4。GLM-4的主要亮点和能力如下:>>性能与GPT-4相近：多模态、长文本能力得到提升。在多个评测集上，GLM-4性能已接近或超过GPT-4。>>强大的多模态能力：文生图和多模态理解能力得到增强，效果超过开源SD模型，逼近DALLE-3。>>全新推出的AllTools能力：GLM-4能自主理解和执行复杂任务，调用浏览器、代码解释器等完成复杂工作。>>个性化智能体功能：用户可以通过智谱官网轻松创建属于自己的

Khan,S.,Naseer,M.,Hayat,M.,Zamir,S.W.,Khan,F.S.,&Shah,M.(2021).TransformersinVision:ASurvey.InarXiv[cs.CV].arXiv.http://arxiv.org/abs/2101.01169Transformer综述摘要Transformer模型在自然语言任务上取得的惊人成果引起了视觉社区对研究它们在计算机视觉问题中的应用的兴趣。在它们显著的优势中，Transformer使得能够对输入序列元素之间的长依赖关系进行建模，并支持对序列的并行处理，相比之下循环网络（如长短时记忆网络LSTM）需要更多的设

论文解读：Siren’sSongintheAIOcean:ASurveyonHallucinationinLargeLanguageModels核心要点针对大模型幻觉问题进行综述，从detection、explanation和mitigation三个方面进行介绍；对幻觉现象和评估基准进行归纳，分析现有的缓解幻觉的方法，讨论未来潜在的研究发展相关文献整理：https://github.com/HillZhang1999/llm-hallucination-survey一、什么是大模型的幻觉大模型幻觉的三种类型：生成的内容与输入存在冲突：Input-conflictinghallucination

本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台（saibomaliang.com）上的智能体 「AI论文解读达人」 提供。如需查看其他热门论文，欢迎移步 saibomaliang.com   ^_^TOP1GenerativeMulti-ModalKnowledgeRetrievalwithLargeLanguageModels标题：清华&腾讯联手突破！提出多模态知识检索新框架，性能大幅领先，AAAI2024亮相标签：Tsinghua、Tencent、NLP、IR、AAAI2024作者：XinweiL