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以下是新标签-内心独白相关的文章

2026-02-10
针对提示词注入的防御：StruQ 和 SecAlign 微调方法提示词注入是当前LLM应用面临的首要威胁。本文介绍了Berkeley AI Research提出的两种无需额外计算成本的微调防御方法：StruQ和SecAlign。这些方法通过在输入中明确分隔指令和数据，并训练模型忽略注入的指令，显著降低了攻击成功率，同时保持了模型实用性。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-29
人工智能可能根本不需要海量训练数据约翰霍普金斯大学的新研究表明，受生物学启发的AI系统在未经过任何数据训练之前，其内部活动就能开始模仿人类大脑。这挑战了当前AI开发中依赖海量数据和巨额计算资源的“数据饥渴”模式，强调了更智能的架构设计在加速学习和降低能耗方面的巨大潜力。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-29
会自言自语的AI学习更快更聪明来自冲绳科学技术大学（OIST）的研究表明，当AI被训练使用内部“自言自语”（内心独白）结合短期记忆时，其在新任务适应、目标切换和复杂挑战处理方面的效率显著提高。这种方法可大幅减少训练数据需求，有望催生更灵活、更像人类的AI系统。
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2026-01-28
机器学习数据增强的完整指南
- 2026-01-28
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- AI基础/开发
- AI工具应用