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LLM应用框架解码之:DSPy
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LLM应用框架解码之DSPy

878人阅读

2024-07-13

文章
LLM推理加速:decode阶段的Attention在GPU上的优化
阿里技术

RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队开发的大模型推理加速引擎,作为一个高性能的大模型推理解决方案,它已被广泛应用于阿里内部。在这篇文章里,我们将基于RTP-LLM的实践,介绍decode阶段的Attention在GPU上是如何优化的。

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843人阅读

2024-07-27

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[译文] LLM安全:3.网络LLM攻击及提示注入知识普及(PortSwigger)
娜璋AI安全之家

LLM安全译文第3篇将普及网络LLM攻击及提示注入知识,希望对您有帮助!

433人阅读

2024-07-14

文章
LLM可解释性的未来希望?稀疏自编码器是如何工作的,这里有一份直观说明
机器之心

简而言之:矩阵 → ReLU 激活 → 矩阵

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162人阅读

2024-08-08

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[译文] LLM安全:2.LLMjacking:窃取云凭证用于新型AI攻击(大模型攻击)
娜璋AI安全之家

LLM安全第二篇译文介绍LLMjacking,基于漏洞窃取信息的大模型攻击

369人阅读

2024-07-14

文章
AI安全|LLM 01 提示词注入
暗影安全

LLM OWASP TOP 10 - LLM 01

632人阅读

2024-07-13

文章
[译文] LLM安全:1.黑客如何读取您与ChatGPT或微软Copilot的聊天内容
娜璋AI安全之家

这篇译文探讨了黑客如何通过侧信道攻击读取ChatGPT聊天内容,希望您喜欢!

226人阅读

2024-07-14

文章
探索LLM安全漏洞新视角:植入后门的RAG会对大模型推理带来哪些风险?
PaperWeekly

本文引入了 TrojanRAG,这是一种探索 LLM 安全漏洞的新视角。

757人阅读

2024-07-15

文章
让LLM“遗忘”特定知识
绿盟科技研究通讯

论文解读:《REVS-通过词汇空间中的排名编辑来去除语言模型中的敏感信息》

344人阅读

2024-07-13

文章
ChatAFL:LLM模型指导的协议模糊测试|技术进展
FuzzWiki

本文主要工作: 实现了一个LLM引导的协议模糊器。提出三种基于LLM的模糊器变异策略,每种策略解决了协议模糊测试的特定挑战。本文实现了灰盒模糊测试算法并命名为CHATAFL。目前该工具已在github开源。

369人阅读

2024-07-13

文章
基于LLM的多语言程序修复
拨开云雾

基于LLM的多语言程序修复

223人阅读

2024-07-13

文章
使用LLM开展自动化程序修复
拨开云雾

286人阅读

2024-07-13

文章
用 LLM 降低白盒误报及自动修复漏洞代码
信安杂记

或许是短期内在网络安全领域能看到的最实际的可落地场景之一

603人阅读

2024-07-13

文章
基于LLM的被动扫描工具:burpGpt
放轻松

随着人工智能技术的快速发展,chatgpt这类生成式AI应用已经逐渐渗透进社会的方方面面。本文旨在分享名为burpGpt的burpsuite插件工具的思路,感兴趣的同学可以研究并开发适合自己的工具。

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419人阅读

2024-07-12

文章
AI安全:LLM的风险揭示与安全性评估
vivo千镜

大语言模型(LLM)在当前社会中扮演着日益重要的角色,其广泛应用领域突显了其对社会和技术发展的重要性。

847人阅读

2024-07-13

文章
【Rust 研学】LLM 入门之旅番外篇 1.3 (上):OpenAI 工程师 Andrej 权威解读 GPT 分词器
觉学社

「 Rust 与 LLM」 是本合集的主题系列之一,本文为番外第三篇。阅读本系列文章不需要有数学基础。

558人阅读

2024-07-13

文章
【Rust 研学】LLM 入门之旅番外篇 1.2:数据压缩入门
觉学社

「 Rust 与 LLM」 是本合集的主题系列之一,本文为番外第二篇。阅读本系列文章不需要有数学基础。

214人阅读

2024-07-13

文章
【Rust 研学】 | LLM 入门之旅 2 : BPE 算法
觉学社

本文介绍 BPE Rust 实现

317人阅读

2024-07-13

文章
白泽团队:探索用LLM提高漏洞库质量
复旦白泽战队

提升漏洞库的质量和准确性对改善软件供应链安全至关重要,白泽团队探索用LLM提高漏洞库质量,服务高效漏洞治理

471人阅读

2024-07-13

文章
大型语言模型(LLM)的红队测试
赛博攻防悟道

大语言模型(LLM)红队测试的专业指引...

527人阅读

2024-07-13

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知道创宇云防御拥有大量的黑客攻击样本库,创宇盾利用知道创宇网络空间搜索引擎ZoomEye、Seebug漏洞社区及7X24小时实时防御的上百万业务系统数据,帮助包括互联网企业、政府机构、民营企业建立全方位防御体系,覆盖Web业务系统、门户网站、Web API、移动APP、小程序、AI大语言模型(LLM)等多种应用场景,提供持续高可靠的攻击防护能力。

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