AI生成的计算机蠕虫引发安全警报
近期,网络安全界对利用人工智能技术创建的计算机蠕虫病毒发出警报。研究人员发现,AI能够自动生成具有自我复制和传播能力的恶意代码,这些“智能蠕虫”可绕过传统杀毒软件检测,并针对特定系统漏洞进行精准攻击。与以往依赖人工编写的病毒不同,AI蠕虫能快速变异,使防御措施难以跟上。专家指出,此类威胁可能对金融、医疗、能源等关键基础设施造成严重破坏,甚至被用于网络战。目前,多家安全机构已启动应急响应,并呼吁加强AI生成内容的监管与溯源技术研发。同时,科技公司也在探索利用AI进行主动防御,以应对这一新兴挑战。 #AI安全 #计算机蠕虫 #网络安全 #人工智能 #恶意软件 #科技新闻
近期,网络安全界对利用人工智能技术创建的计算机蠕虫病毒发出警报。研究人员发现,AI能够自动生成具有自我复制和传播能力的恶意代码,这些“智能蠕虫”可绕过传统杀毒软件检测,并针对特定系统漏洞进行精准攻击。与以往依赖人工编写的病毒不同,AI蠕虫能快速变异,使防御措施难以跟上。专家指出,此类威胁可能对金融、医疗、能源等关键基础设施造成严重破坏,甚至被用于网络战。目前,多家安全机构已启动应急响应,并呼吁加强AI生成内容的监管与溯源技术研发。同时,科技公司也在探索利用AI进行主动防御,以应对这一新兴挑战。 #AI安全 #计算机蠕虫 #网络安全 #人工智能 #恶意软件 #科技新闻
Google 允许社交媒体明星定制搜索结果页
据外媒报道,Google 推出新功能,允许拥有足够数量粉丝的社交媒体明星自定义其搜索结果页面。这些网红可以控制用户搜索他们名字时看到的“Google 房地产”——即搜索结果中最重要的展示区域,包括置顶链接、简介卡片等内容。这一功能旨在让高影响力创作者更好地管理个人品牌,塑造公众对其的第一印象。通过定制化,网红能够突出自己的官方账号、最新作品或合作项目,减少无关信息的干扰。此举显示出 Google 对社交媒体影响力的重视,但也可能引发关于搜索客观性和信息真实性的讨论,因为搜索结果将不完全由算法决定,而是部分受控于个人。 #Google #社交媒体 #网红 #搜索结果 #定制 #个人品牌 #算法
据外媒报道,Google 推出新功能,允许拥有足够数量粉丝的社交媒体明星自定义其搜索结果页面。这些网红可以控制用户搜索他们名字时看到的“Google 房地产”——即搜索结果中最重要的展示区域,包括置顶链接、简介卡片等内容。这一功能旨在让高影响力创作者更好地管理个人品牌,塑造公众对其的第一印象。通过定制化,网红能够突出自己的官方账号、最新作品或合作项目,减少无关信息的干扰。此举显示出 Google 对社交媒体影响力的重视,但也可能引发关于搜索客观性和信息真实性的讨论,因为搜索结果将不完全由算法决定,而是部分受控于个人。 #Google #社交媒体 #网红 #搜索结果 #定制 #个人品牌 #算法
DSPy
在与大语言模型(LLM)交互时,我们常需反复调整提示词以获得满意回复,但这在开发自动化应用时行不通——应用中的提示词必须预定义且稳定可靠。手动编写能应对各种不可预测输入的提示词十分困难。Python工具DSPy应运而生,它能自动生成并全面评估提示词,确保其在实际生产环境中的表现。以文档处理为例,应用需让LLM评估文档内容可信度,但简单提示可能因输入差异而效果不佳。DSPy通过迭代优化,生成稳健的提示词,避免人工反复调试。文章还介绍了作者与Serj Smorodinsky合著的《使用DSPy构建LLM应用》一书,详细讲解了如何利用DSPy创建基于LLM的软件。 #DSPy #LLM #提示工程 #AI应用 #自动化 #Python #编程 #NLP
在与大语言模型(LLM)交互时,我们常需反复调整提示词以获得满意回复,但这在开发自动化应用时行不通——应用中的提示词必须预定义且稳定可靠。手动编写能应对各种不可预测输入的提示词十分困难。Python工具DSPy应运而生,它能自动生成并全面评估提示词,确保其在实际生产环境中的表现。以文档处理为例,应用需让LLM评估文档内容可信度,但简单提示可能因输入差异而效果不佳。DSPy通过迭代优化,生成稳健的提示词,避免人工反复调试。文章还介绍了作者与Serj Smorodinsky合著的《使用DSPy构建LLM应用》一书,详细讲解了如何利用DSPy创建基于LLM的软件。 #DSPy #LLM #提示工程 #AI应用 #自动化 #Python #编程 #NLP
微调小语言模型实现情感识别
传统情感分类模型仅输出单一情感分数,无法全面反映文本中的复杂情感。情感识别模型则能分解出“愤怒”、“失望”、“喜悦”等多个情感类别,并分配概率值。在近期项目中,研究人员使用开源权重的小语言模型(SLM),针对28类情感数据集GoEmotions进行微调,该数据集类别严重不平衡。为此,他们结合三种技术:对多数类进行欠采样、使用ISMOTE算法合成扩展少数类样本、以及调整损失函数权重。最终模型在15个目标情感上实现了F1值超过0.7,并已在Hugging Face上开源发布。文章详细介绍了微调流程、数据预处理策略及类别平衡方法,为多标签情感识别任务提供了实用指南。 #小语言模型 #情感识别 #类别不平衡 #微调 #机器学习 #NLP #开源
传统情感分类模型仅输出单一情感分数,无法全面反映文本中的复杂情感。情感识别模型则能分解出“愤怒”、“失望”、“喜悦”等多个情感类别,并分配概率值。在近期项目中,研究人员使用开源权重的小语言模型(SLM),针对28类情感数据集GoEmotions进行微调,该数据集类别严重不平衡。为此,他们结合三种技术:对多数类进行欠采样、使用ISMOTE算法合成扩展少数类样本、以及调整损失函数权重。最终模型在15个目标情感上实现了F1值超过0.7,并已在Hugging Face上开源发布。文章详细介绍了微调流程、数据预处理策略及类别平衡方法,为多标签情感识别任务提供了实用指南。 #小语言模型 #情感识别 #类别不平衡 #微调 #机器学习 #NLP #开源