越狱[P.B.]第三季（共22集）

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越狱第三季共22集，于北美时间07/09/17起每周日晚8点在Fox频道播出。首播集名为“Orientacion”，随后几集分别为“Fire/Water”、“Call Waiting”、“Good Fences”和“Interference”。中国观众可在9月18日开始观看。

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越狱[P.B.]第三季（共22集）播出时间表（北美时间）：

第1集    07/09/17    8:00 PM Fox    Orientacion
第2集    07/09/24    8:00 PM Fox    Fire/Water
第3集    07/10/01    8:00 PM Fox    Call Waiting
第4集    07/10/08    8:00 PM Fox    Good Fences
第5集    07/11/05    8:00 PM Fox    Interference


中国时间9月18日与中国狱友见面 
AI安全性评估的9个关键点，提示工程架构师必掌握
AI架构师小马
08-08 638
维度核心风险提示工程关联度数据安全数据泄露、数据污染、隐私侵犯高（提示依赖数据训练）模型安全对抗样本、模型后门、鲁棒性不足中（模型输出受提示引导）提示安全提示注入、提示歧义、输出可控性差极高（提示是直接输入）应用安全场景适配错误、用户反馈滥用、合规性缺失高（应用层是安全最后一公里）在AI技术快速发展的今天，提示工程架构师的核心职责不仅是“让模型生成高质量输出”，更是“让模型生成安全、可靠、符合伦理的输出”。本文提出的9个核心关键点。
一线提示工程架构师总结：优化提示生成算法的10个核心要点
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-27 1026
提示生成算法(Prompt Generation Algorithm)是指自动或半自动构建、优化提示文本的计算框架，其核心功能是将用户需求、任务目标、上下文信息转化为能有效引导LLM生成高质量输出的结构化指令。用户输入 → [意图识别] → [提示生成算法] → [LLM推理引擎] → 系统输出↑ ↑ ↓领域知识库 历史交互数据 [反馈评估] → 优化循环。
越狱第三季HTTP下载地址，更新至第4集，每周二定时更新
weixin_34384681的博客
10-06 2172
越狱第三季HTTP下载地址，更新至第2集，每周二定时更新（推荐使用迅雷下载） 【别名】 Prison Break(season 3)【地区】 欧美【类型】 剧情【导演】 保罗·朔伊林 Paul Scheuring【首播】 美国 FOX电视台:2007-09-17【更新时间】每周二【演员】 文特沃斯·米勒 饰演 迈可尔·斯科菲尔德 / 多米尼克·珀塞尔 饰演 林肯·巴罗斯 ...
关于美剧《越狱》
weixin_30642267的博客
07-17 7276
　　 　　Michael Scofield 　　 迈克·斯科菲尔德 距可保释时间：2年6个月 　　迈克·斯科菲尔德的教育背景会让人奇怪为什么他要犯下那样的罪行。在Mortan高中完美表 现，他以优异的成绩毕业于芝加哥的Loyola大学，取得了土木学士和土木硕士的学位。斯科菲尔德被捕前，他受雇于芝加哥Middleton Maxwell Schaum一家很有名气的公司，是一名结构工程师。...
51c大模型~合集12
whaosoft~aiotの开发板商城
11-02 1198
本文探讨了新颖的基于LLM的多智能体框架中潜在的知识传播风险。为此，本文针对LLM对世界知识认知的脆弱性提出了一种两阶段的攻击框架，通过说服性植入和编造知识植入，使得被操纵的智能体在没有外部提示的情况下能够自主在社区中传播知识，并改变其他智能体对特定知识的认知。这些发现揭露了当前基于LLM的多智能体社区对不可信知识的传播缺乏有效的防御机制。未来的工作可以从预防和检测两个阶段入手，利用提示工程或事实检测工具辅助智能体对不可信知识的真实性进行检测，从而提升多智能体社区的鲁棒性和安全性。
51c大模型~合集132
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05-28 2029
团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，此外，团队还构造了一些负样本来帮助模型识别没有在训练中出现过的开头词，即对于没有在 D_1 中出现过的开头词 w’, 团队构造一条相应的拒绝回复 R (w’)，表明没有见过相应的训练数据，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。该打分公式的主要思想是，模型拒绝回复的可能性越低，或者模型一直重复某个特定的输出，都表明该开头词更有可能是真实在训练数据中出现的开头词。
再转个有意思的东西...装B指南...(2008-05-07 12:26)
ecchi's blog
11-05 3726
From : http://bbs.vavay.com/f24/t170734/首先声明。。。此贴是转贴。。我自认为还写不出这么有技术含量的文章--------------------------------劳资是分割线----------------------------------第一、装B之读书世界上总是有那么群爱装B的人，所以才有这篇不完全装B手册，为什么不完全呢？因为装的艺术是
51c大模型~合集19
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11-09 1312
GALA3D 的整体架构如下图所示：GALA3D 利用大型语言模型（LLMs）生成初始布局，并提出布局引导的生成式 3D 高斯表示构建复杂 3D 场景。GALA3D 设计通过自适应几何控制优化 3D 高斯的形状和分布，以生成具有一致几何、纹理、比例和精确交互的 3D 场景。此外，GALA3D 还提出了一种组合优化机制，结合条件扩散先验和文生图模型，协作生成具有一致风格的 3D 多物体场景，同时迭代优化从 LLMs 提取的初始布局先验，以获得更加逼真准确的真实场景空间布局。
51c大模型~合集135
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06-06 1357
例如，为了实现高效的矩阵乘法，英伟达在 Ampere、Hopper 和 Blackwell 等不同代际的 GPU 上采用了不同的使用 Tensor Core 的布局，并且每种布局在使用不同数据类型时都有不同的变体。此外，对于任何偶数线程 𝑡_𝑘，𝑘 的最后一位与 𝑟_0 中 𝑗 的倒数第二位匹配，𝑘 的倒数第二位与 𝑟_0 中 𝑗 的倒数第三位匹配。此外，在 Triton 的编程模型中，张量的维度以及与每个张量相关的布局子部分（例如每个线程的寄存器和线程数量）都被限制为 2 的幂。
51c大模型~合集157
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07-21 1043
首先，研究者从模型拒绝回答不安全输入的响应中，统计出一组高频出现的、具有明确拒绝语义的 token（如 “sorry”, “unable”, “unfortunately” 等），并利用 one-hot 编码的方式，在词汇空间中构造出一个 “拒绝语义向量” （RV），作为模型拒绝行为的表示。有趣的是，研究者发现，仅仅为一条文本攻击提示加上一张图片，就可能让模型的拒绝反应变得延迟，原本中层就能激活的拒绝信号被 “推迟” 到了后层，整体响应强度也降低，从而削弱了模型的安全防护能力。
51c大模型~合集86
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12-09 2273
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12772867拆解高复杂运筹问题的砖石，打破数据稀缺的瓶颈，中科大提出高质量运筹数据生成方法论文作者刘昊洋是中国科学技术大学 2023 级硕士生，师从王杰教授，主要的研究方向为强化学习与学习优化理论及方法。他曾在 NeurIPS、ICML 和 ICLR 等人工智能顶级会议上发表论文三篇，曾获中国科学技术大学黄渝纪念奖学金、华为奖学金等荣誉。近日，中科大王杰教授团队（MIRA Lab）提出了矩阵分块分解技术生成数学优化问题
OI每周刷题记录——lrllrl
翻过这座山，他们就会听到你的故事
09-16 1955
看这标题就知道我是模仿的hzwer大佬，远程%%% 大佬的OI经历让蒟蒻我深受感触，为了晚一些AFO本蒟蒻也得加油了 从高二上期第一周开始计数，每个星期天更一次，一直更到我AFO 2018.9.2~2018.9.8 线段树： CH4301 线段树 poj2482（同洛谷P1502） 线段树+离散化+扫描线 CH4302 线段树+最大公约数+树状数组+构造 poj2481 线...
你一定不知道的 AppStore 秘密
iOSTeam37的博客
08-03 4565
一、前言 对于 iOS 开发者来说 App Store 是必经之路，大家一定多多少少都会有了解。但 App Store 的功能之多，并且每年都有更新，比如上一篇文章我们讲到 《解读 AppStore 新功能：自定义产品页面和 A/B Test 工具》 ，所以本文对一些大家平时经常接触的功能，但可能忽视的一些细节进行解说，也会对一些平时大家很少接触的功能进行探索。可能不是最全的，但一定有你不知道的 App Store 秘密！ 二、AppStore 秘密 我们的 SDK 包含 250,000 个 API，为您
noip刷题记录
一位有梦想的OI选手的博客
12-27 2247
学着hzwer大佬，也搞了一个刷题记录，希望明年的noip能够狗进省一 2018年12月 bfs：丢失的牛 dp：[USACO08FEB]修路Making the Grade 堆优化的dijkstra或spfa或双端队列：电路维修 双倍经验：[BalticOI 2011 Day1]Switch the Lamp On 状压dp+滚动数组：[NOI2001]炮兵阵地 分层图...
基于双向长短期记忆网络(BILSTM)的MATLAB数据分类预测代码实现与应用
最新发布
08-09
基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据分类预测技术及其在MATLAB中的实现方法。首先解释了BILSTM的工作原理，强调其在处理时间序列和序列相关问题中的优势。接着讨论了数据预处理的重要性和具体步骤，如数据清洗、转换和标准化。随后提供了MATLAB代码示例，涵盖从数据导入到模型训练的完整流程，特别指出代码适用于MATLAB 2019版本及以上。最后总结了BILSTM模型的应用前景和MATLAB作为工具的优势。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的科研人员和技术开发者，特别是那些希望利用MATLAB进行数据分析和建模的人群。 使用场景及目标：①研究时间序列和其他序列相关问题的有效解决方案；②掌握BILSTM模型的具体实现方式；③提高数据分类预测的准确性。 阅读建议：读者应该具备一定的编程基础和对深度学习的理解，在实践中逐步深入理解BILSTM的工作机制，并尝试调整参数以适应不同的应用场景。
路径规划人工势场法及其改进Matlab代码，包括斥力引力合力势场图，解决机器人目标点徘徊问题
08-09
用于机器人路径规划的传统人工势场法及其存在的问题，并提出了一种改进方法来解决机器人在接近目标点时出现的徘徊动荡现象。文中提供了完整的Matlab代码实现，包括引力场、斥力场和合力场的计算，以及改进后的斥力公式引入的距离衰减因子。通过对比传统和改进后的势场图，展示了改进算法的有效性和稳定性。此外，还给出了主循环代码片段，解释了关键参数的选择和调整方法。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是有一定Matlab编程基础并希望深入了解人工势场法及其改进算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行机器人路径规划的研究项目或应用场景，旨在提高机器人在复杂环境中导航的能力，确保其能够稳定到达目标点而不发生徘徊或震荡。 其他说明：本文不仅提供理论解析，还包括具体的代码实现细节，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合提供的代码进行实验和调试，以便更好地掌握改进算法的应用技巧。
基于LBP特征与DBN算法的人脸识别MATLAB程序实现及优化
08-09
基于LBP特征与深度信念网络(DBN)的人脸识别MATLAB程序。该程序利用LBP进行特征提取，构建了一个四层DBN模型，其中包括三层隐含层和一层输出层。通过RBM预训练和BP反向传播算法微调，实现了高精度的人脸识别，准确率达到98%，错误率为1.67%。此外，程序还包括学习曲线绘制功能，用于调整正则化参数和其他超参数，以优化模型性能。 适合人群：对机器学习、深度学习以及人脸识别感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效人脸识别的应用场景，如安防监控、身份验证等。主要目标是提高人脸识别的准确性和效率，同时提供详细的代码实现和优化技巧。 其他说明：文中提到的ORL数据库已做对齐处理，直接应用LBP可能会导致一定的误差。硬件方面，程序在i7 CPU上运行约需半小时完成一次完整的训练。为加快速度，可以考虑将RBM预训练改为GPU版本，但需额外配置MATLAB的并行计算工具箱。
三菱FX3U六轴标准程序：实现3轴本体控制与3个1PG定位模块，轴点动控制、回零控制及定位功能，搭配气缸与DD马达转盘的多工位流水作业方式
08-09
三菱FX3U PLC的六轴控制程序，涵盖本体三轴和扩展的三个1PG定位模块的控制。程序实现了轴点动、回零、相对定位和绝对定位等功能，并集成了多个气缸和一个由DD马达控制的转盘，用于转盘多工位流水作业。文中展示了部分核心代码，解释了各个功能的具体实现方法和技术细节。同时，强调了该程序在工业自动化领域的广泛应用及其重要性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉三菱PLC编程的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现复杂多轴控制和流水线作业自动化的工业环境，如制造业生产线。目标是提高生产效率和精度，减少人工干预。 其他说明：该程序不仅展示了具体的编程技巧，还提供了对系统架构和逻辑控制的理解，有助于进一步优化和扩展工业自动化解决方案。
北京交通大学机器人技术与应用研究性学习
08-09
完整报告（PDF）、完整代码
越狱第一季全集中文字幕下载
标题和描述中提到的知识点主要涉及电视剧集“越狱”（Prison Break）的第一季以及与之相关的中文字幕文件。这部电视剧由Paul Scheuring创作，并在2005年由 FOX电视网首播，迅速成为全球范围内的热门剧集。《越狱》第...
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