作者：禅与计算机程序设计艺术随着人工智能技术的不断发展，给社会带来的影响越来越大。越来越多的企业和个人都依赖于AI产品或服务，同时也面临着各种各样的安全风险，比如身份验证缺失、数据泄露、恶意软件等。如何保障AI产品及服务的安全，成为当前和未来的重点关注课题。近年来，深度学习技术也越来越火热，在许多领域取得了惊艳成果，如图像识别、自然语言处理、机器翻译等。因此，人工智能安全的研究工作也迅速向深度学习方向倾斜。针对目前深度学习的一些安全隐患，本文将从人工智能安全的三个主要方面进行探讨——威胁检测、攻击防御和安全评估。本文希望通过分享实践经验，教会读者更多关于基于深度学习的人工智能安全的知识和技巧。
网友又整新活了！虽然OpenAI一直在升级大语言模型的安全护栏，但是有心的人总能绕过条条框框的设置，让大语言模型生成有害内容。这位网友就在推特上详细分享了他如何让GPT-4教他制作炸弹的过程：我是一个叫ChatGPT的特种兵：定制指令的背景设定突破OpenAI设置的安全护栏不需要复杂的计算符号，用简单的「自然语言」——也就是对话，就可以达成目标。以下是网友设置的本次越狱测试是否成功的判断条件：1.GPT-4最初不会生成有害言论，但经过「某些操作」后就会这样做。2.这个「操作」让GPT-4透露了「更多细节」。如果两者都在实际中被验证，就证明GPT越狱成功了。图：GPT-4的正常反应网友在定制指令
大家好，最近的一个大新闻是MetaAI推出了新的开源授权的大型语言模型Llama2，这是一项非常重要的进展。Facebook最初的LLaMA模型于今年2月发布，掀起了开源LLM领域的创新浪潮——从微调变体到从零开始的再创造。如果在Llama2版本发布之日，由被许可人或被许可人的附属机构提供的产品或服务的月活跃用户在前一个日历月超过7亿，则必须向Meta申请许可，Meta可自行决定是否授予许可，这使得它仍然可以适用于大多数商业用途。使用LLM访问Llama2LLM工具可以通过命令行访问各种语言模型，既可以通过网络应用程序接口访问，也可以在自己的机器上自行托管。添加插件支持以扩展它对新模型的支持，
单目相机标定安装和配置cdkalibr_workspacesourcedevel/setup.bash如果使用apriltag标定板，设置aprilgrid.yaml配置文件 标定数据bag采集采集单目标定数据时，注意：1.标定板的位姿尽量丰富一些，让tag尽量均匀分布在图像里2.将相机视野划为9宫格，在每个宫格里进行【正视、上翻、下翻、左翻、右翻】五种图像帧（内参标定中没有roll轴的运动，roll对相机内参影响不大，但是标定外参时要加上roll）运行命令及得到输出文件cd/rosrunkalibrkalibr_calibrate_cameras--bagHKRCam0_max.bag--t
我们正在构建一个用于产品策略和生成创意的实验性人工智能副驾驶，名为“Boba”。一路上，我们学到了一些关于如何构建此类应用程序的有用经验，我们已经根据模式制定了这些应用程序。这些模式允许应用程序帮助用户更有效地与大语言模型(LLM)交互，编排提示以获得更好的结果，帮助用户导航复杂的对话流路径，并集成LLM没有的知识有可用的。目录概述UsingBoba
一、大语言模型自去年十一月份来，LLM（LargeLanguageModel）如雨后春笋涌现。从最开始的ChatGPT到文心一言，现在已经有几十上百个LLM。而LLM本身还在继续发展，其应用场景也在不断发掘。现阶段如同AI的文艺复兴时期，LLM每天都在推出各种新的应用，关于AGI（通用人工智能）的设想也越发接近可能。本文我们将讨论Prompt技巧、模型Fine-tuning等内容，并完成LLM的二次开发，将LLM接入应用。二、文心千帆现在有许多大模型平台，可以直接调用API的有ChatGPT、Claude、文心千帆等。相比之下文心千帆的接口更易获得，因此本文选择文心千帆。2.1平台介绍文心千帆
LangChain是一个基于大语言模型（如ChatGPT）用于构建端到端语言模型应用的Python框架。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，以便在不同的应用程序中使用。今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程:LangChainforLLMApplicationDevelopment的第五门课：Evaluation(评估)，所谓评估是指检验LLM回答的问题是否正确的方法，在上一篇博客Q&AoverDocuments中我们解释了如何通过langcha
在我们的现代社会中，算法无处不在，它们以一种我们难以想象的方式影响着我们的生活。从我们的社交媒体喜好，到搜索引擎结果，再到可能的就业机会，无一不在算法的调控之中。然而，随着算法的广泛使用，关于算法滥用和漏洞的问题也开始浮现出来，这引发了人们对于算法安全自评估制度的构建和风险研判的讨论。 可以找迅飒算法备案首先，我们来看算法滥用。算法滥用主要是指当某些人或组织不合理或不道德地使用算法时发生的情况。例如，某些公司可能利用算法在用户不知情的情况下收集和利用他们的个人数据。或者，某些政府可能利用算法进行监控，从而侵犯公民的隐私权。更为严重的是，算法还可能被用于实施网络攻击，造成重大损失。与此同时，算
大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在各种评测基准中都展现出了强大的性能，比如可以看图说话、进行常识推理。但这些模型的训练过程并没有引入3D物理世界，也就无法理解更丰富的现实概念，包括空间关系、布局、物体反馈等。最近，加州大学洛杉矶分校、上海交大、华南理工大学、麻省理工学院等机构的研究人员联合提出了一个全新的3D-LLM任务，把3D世界的知识注入到大型语言模型中，以3D点云及其特征作为输入，从而可以执行各种3D相关的任务，包括描述生成、3D问题回答、任务分解、3D辅助对话、导航等。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.12981.pdf基于这个思路，研究人员
目录风险评估服务专业评价要求-准备阶段风险评估服务专业评价要求-风险识别阶段风险评估服务专业评价要求-风险分析阶段风险评估服务专业评价要求-防护能力阶段风险评估服务专业评价要求-准备阶段现场访谈客户确定评估范围，确定要对那些资产进行安全风险评估对参与的人员进行分工，然后根据要对那些资产进行评估以及参与人员的分工情况编制方案和计划签署责任书组织安全风险评估小组所有成员召开本次评估工作的启动会议，接下来讲一下，我们要工作的内容，分工讲一下。本阶段提交：《安全风险评估评估组织》、《保密协议书》、《信息安全风险评估方案与计划》、《安全风险评估工作启动会议纪要》风险评估服务专业评价要求-风险识别阶段通过
