将越狱问题转换为求解逻辑推理题：「滥用」推理能力让LLM实现自我越狱
将越狱问题转换为求解逻辑推理题：「滥用」推理能力让LLM实现自我越狱大语言模型（LLMs）在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色，但其安全性问题也引发了广泛关注。
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6097 点击 2025-03-03 09:53
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大语言模型（LLMs）在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色，但其安全性问题也引发了广泛关注。
近年来，大型语言模型（LLMs）在代码相关的任务上展现了惊人的表现，各种代码大模型层出不穷。这些成功的案例表明，在大规模代码数据上进行预训练可以显著提升模型的核心编程能力。
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的进展，但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域（例如减少幻觉问题），是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型（LLMs）纳入其工作流程中，金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍，包括专有数据和专业知识的壁垒。本文提出了 FinRobot，一种支持多个金融专业化人工智能智能体的新型开源 AI 智能体平台，每个代理均由 LLM 提供动力。
近年来，大语言模型（LLMs）取得了突破性进展，展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。目前，普遍的观点认为其成功依赖于自回归模型的「next token prediction」范式。
研究人员首次探讨了大型语言模型（LLMs）在问题生成任务中的表现，与人类生成的问题进行了多维度对比，结果发现LLMs倾向于生成需要较长描述性答案的问题，且在问题生成中对上下文的关注更均衡。
随着大模型（LLMs）的发展，AI 写作取得了较大进展。然而，现有的方法大多依赖检索知识增强生成（RAG）和角色扮演等技术，其在信息的深度挖掘方面仍存在不足，较难突破已有知识边界，导致生成的内容缺乏深度和原创性。
瞄准推理时扩展（Inference-time scaling），DeepMind新的进化搜索策略火了！ 所提出的“Mind Evolution”（思维进化），能够优化大语言模型（LLMs）在规划和推理中的响应。
WaveForms致力于开发音频大模型（LLMs），通过创新的端到端音频处理技术，实现更加实时、类人化且情感智能化的语音交互。与传统语音模型不同，WaveForms的音频模型不是语音转文本再转语音，而是能够直接处理音频，实现更自然的对话和情感互动。
该技术报告的主要作者 Lu Wang, Fangkai Yang, Chaoyun Zhang, Shilin He, Pu Zhao, Si Qin 等均来自 Data, Knowledge, and Intelligence (DKI) 团队，为微软 TaskWeaver, WizardLLM, Windows GUI Agent UFO 的核心开发者。