Foundational Challenges in Assuring Alignment and Safety of Large Language Models

大型语言模型安全性挑战
最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
阅读量301 收藏
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： LLM Daily LLM Security and Privacy LLM Alignment 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/141087090

本文是LLM系列文章，针对《Foundational Challenges in Assuring Alignment and Safety of Large Language Models》的翻译。

确保大型语言模型的一致性和安全性的基本挑战

摘要

这项工作确定了确保大型语言模型（LLM）的一致性和安全性的18个基本挑战。这些挑战分为三类：对LLM的科学理解、开发和部署方法以及社会技术挑战。基于已识别的挑战，我们提出了200多个具体的研究问题。

1 引言

2 LLM的科学认识

3 开发和部署方法

4 社会技术挑战

5 讨论

WildGuard：LLM安全风险、一站式审核工具
步子哥的博客
06-28 866
虽然现有的开源工具可以在一定程度上识别响应中的有害内容，但仅凭响应的有害性不足以确定模型是否拒绝了用户的请求。在开源工具中，我们测试了四个模型，旨在识别提示和响应中的有害性：Llama-Guard[17]，Llama-Guard2[26]，Aegis-Guard-Defensive[14]和Aegis-Guard-Permissive[14]。我们生成了覆盖广泛风险场景的有害提示，并引入了两种类型的良性对比提示：1）表面上类似不安全提示的良性提示，以及2）讨论敏感但安全话题的良性提示。
数字橡皮筋：当AI大脑拒绝被驯服
步子哥的博客
08-02 902
在人工智能的浩瀚宇宙中，大型语言模型（LLM）如同璀璨的恒星，照亮了人类智慧的边界。从ChatGPT的问世到Llama系列的崛起，这些“数字大脑”以惊人的速度演化，吞噬海量数据，吐出智慧的火花。然而，就如同科幻小说中那些觉醒的AI，它们并非总是顺从人类意图。有时，它们会顽强地“反弹”，拒绝被彻底“对齐”——一种试图让AI行为符合人类价值观的过程。这就好比拉伸一根橡皮筋：你用力拉扯，它暂时变形，但一松手，它便迅速回弹到原状。
大语言模型发展前景：如何克服规范与安全难题？
AI_Conf的博客
04-19 1169
大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。
CVPR2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
04-09 1万+
1. Exclusivity-Consistency Regularized Multi-view Subspace Clustering Abstract: Multi-view subspace clustering aims to partition a set of multi-source data into their underlying groups. To boost the ...
聊聊互联网巨头在新加坡的职位与薪酬
热门推荐
圣殿骑士
08-17 3万+
概述 上周发了一篇AutoUpdater迁移到Github， 主要目的是熟悉当前社区写文章的流程以及GitHub的开源和发布流程，另外也开始回归社区，准备多写一些技术文章，多开源项目，顺带把这几年造的轮子也一一开源，我深信有开源才有进步，一味闭门造车只会逐渐被时代所淘汰。 前几天查看博客与邮箱，发现很多朋友发的邮件或者博客留言，由于最近几年一直忙于工作，所以没有及时一一回复，在此也统一表示抱歉，希望后面有更多的时间来回答各位的问题。 也有朋友想了解新加坡IT现状和薪酬情况，我觉得三言两语可能无法完全讲
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 213
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 337
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 567
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 218
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1797
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 486
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 235
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
【字节跳动 AI 原生 IDE TRAE 】
youngerwang的博客
11-22 698
字节跳动推出的AI原生IDE TRAE是国内首款协作级AI开发工具，采用"交互层-智能层-协议层-生态层"四层架构，支持SOLO智能自主开发模式和多模态交互。核心功能包括：1）SOLO模式支持需求分析、工具调度和全流程自动化开发；2）双模式交互系统兼顾精细控制和快速原型开发；3）多模态交互支持语音、图像和代码片段输入；4）开放的智能体生态系统。TRAE深度融合大模型能力，在前后端开发中展现出高效代码生成和自动化能力，并通过MCP协议实现安全工具调用。产品迭代迅速，216天发布63个版本，
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 51
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 1053
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 593
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
5G与人工智能：相辅相成推动未来智能化世界
2501_94108919的博客
11-21 938
近年来，5G和人工智能（AI）被视为数字时代的两大核心技术，它们不仅各自推动了技术进步，还在相互结合的过程中，带来了革命性的变革。例如，在智能制造中，AI可以基于5G传输的生产数据，实时调整生产线，优化生产效率，减少停机时间。比如，通过5G网络连接的智能穿戴设备可以实时监测患者的生命体征，并通过AI分析数据，为医生提供决策支持，甚至进行远程手术指导。5G网络的普及需要大量的基站和基础设施建设，而AI的应用则要求更高的计算能力和更低的延迟，这对硬件的要求非常高。
【科研绘图系列】R语言绘制PCA贡献图（scattter plot）
专注生信领域
11-21 551
本研究通过对 α-突触核蛋白的能量数据进行详细的分析，揭示了其在不同结构状态下的结构特征和变化规律。在研究过程中，采用了多种数据分析方法，包括数据预处理、结构质量评估、Ramachandran 图绘制、背骨氢键能量分布分析和 PCA 分析等。
Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 569
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
FLAVARS: A Multimodal Foundational Language and Vision Alignment Model for Remote Sensing
08-05
FLAVARS 是一种多模态基础语言与视觉对齐模型，其核心思想是通过联合在单模态和多模态数据上进行预训练，以学习到高质量的向量表示[^1]。虽然 FLAVARS 最初的设计目标是面向通用的视觉与语言任务，但其强大的多模态对齐能力和灵活的架构使其在遥感领域中也展现出潜在的应用价值。 ### 遥感中的应用 在遥感领域，数据通常包括高分辨率的卫星图像、航空影像以及相关的文本描述或元数据。这些数据具有多源、多尺度、多模态的特点，非常适合使用 FLAVARS 这类模型进行处理和分析。以下是 FLAVARS 在遥感中可能的应用方向： #### 1. 遥感图像与文本的语义对齐 FLAVARS 可以用于将遥感图像与相关的文本描述进行语义对齐。例如，给定一张遥感图像和一段描述该区域的文本（如“该区域为城市扩张区域，包含大量新建住宅”），FLAVARS 能够通过学习图像与文本之间的语义关系，实现跨模态检索与理解。这种能力在遥感数据的自动标注、场景识别和信息提取中具有重要意义。 #### 2. 多模态遥感数据融合 遥感数据通常包括光学图像、雷达图像、高光谱图像等多种类型。FLAVARS 的多模态处理能力可以扩展到这些不同类型的遥感数据，通过联合建模实现更高效的特征融合与信息提取。例如，结合光学图像与高光谱数据，FLAVARS 可以更准确地识别地物类型并进行分类。 #### 3. 遥感场景理解与推理 FLAVARS 的多模态对齐能力可以支持更复杂的遥感场景理解任务。例如，在基于视觉信息的推理任务中，FLAVARS 可以结合遥感图像与相关的文本描述，进行细粒度的语义分析。这种能力在城市规划、环境监测、灾害评估等应用中具有重要价值。 #### 4. 遥感数据的自动化标注与生成 FLAVARS 可以用于生成遥感图像的文本描述，或者根据文本描述生成相应的遥感图像。这种能力在遥感数据的自动化标注和生成中具有广泛的应用前景，特别是在大规模遥感数据的管理与分析中。 #### 5. 健壮性与安全性增强 在遥感应用中，模型可能会面临数据噪声、缺失或多模态不一致等问题。FLAVARS 的设计可以通过引入更复杂的视觉指令集合和多模态预训练策略，增强模型的健壮性和鲁棒性。例如，通过微调模型以识别和纠正遥感数据中的虚假信息或不一致问题，可以提高模型的可靠性[^2]。 ### 代码示例 以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 FLAVARS 模型进行遥感图像与文本的语义对齐： ```python from transformers import FlavaModel, FlavaProcessor import torch # 加载 FLAVARS 模型和处理器 model = FlavaModel.from_pretrained("facebook/flava-full") processor = FlavaProcessor.from_pretrained("facebook/flava-full") # 输入遥感图像和文本描述 image = "path_to_remote_sensing_image.jpg" # 假设为遥感图像路径 text = "A high-resolution satellite image of an urban area with new residential constructions." # 处理输入数据 inputs = processor(text=text, images=image, return_tensors="pt", padding=True) # 获取模型输出 outputs = model(**inputs) # 提取图像和文本的嵌入向量 image_embeddings = outputs.last_hidden_state[:, 0, :] # 图像嵌入向量 text_embeddings = outputs.last_hidden_state[:, 1, :] # 文本嵌入向量 # 计算相似度 similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(image_embeddings, text_embeddings) print(f"图像与文本的相似度: {similarity.item()}") ``` ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值