使用大模型时，该如何避免虚假信息的生成和使用？
在使用大模型时，避免虚假信息的生成和使用是至关重要的。以下是一些具体的策略和方法，可以帮助减少虚假信息的风险： 一、提高数据质量 确保训练数据的准确性：大模型的知识和能力主要来源于训练数据，因此，确保训练数据的准确性和全面性至关重要。应使用高质量、经过验证的数据集进行训练，以减少因数据错误而导致的虚...
大发现！谷歌证明反学习，无法让大模型删除不良信息
最近，一篇名为《UnUnlearning：反学习在大语言模型中的内容监管不足》的论文在人工智能领域引起了广泛关注。这篇论文由Ilia Shumailov等人撰写，主要研究了反学习（Unlearning）在大型语言模型（LLMs）中的应用。 反学习是一种隐私机制，最初被引入以允许用户在请...
23REPEAT方法：软工顶会ICSE ‘23 大模型在代码智能领域持续学习 代表性样本重放（选择信息丰富且多样化的示例） + 基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化 【网安AIGC专题11.22】
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。黄邕灵同学@potato&&tomato:分享了Keeping Pace with Ever-Increasing Data:Towards Continual Learning of Code Intelligence Models《跟上不断增长的数据:迈向代码智能模型的持续学习》软工顶会IC....
理想自研认知大模型、无图城市NOA信息曝光，纯电MEGA定价50万以上
作者 / 于雷「利用电池的最大5C充电倍率，做到了充电9分30秒，续航400公里。」理想汽车动力驱动负责人刘强在昨晚（6月17日）的理想汽车家庭科技日上，称理想汽车有望借此实现对燃油车的大规模替代。而实现这种替代的第一枪，正是准备在今年年底发布的首款纯电车型W01。昨晚，理想汽车商业副总裁刘杰透露了关于其命名在内的更多信息：「理想MEGA将在今年年底发布...我们有信心，它将成为50....
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