利用大语言模型生成训练数据的技术解析

本文探讨了如何通过提示工程利用大语言模型生成带标注的训练数据,以解决对话系统中数据稀缺问题,并介绍了LINGUIST和CLASP两种创新方法在意图分类、槽位标注及语义解析任务中的显著效果提升。

SAML轮盘赌:黑客总能获胜 | PortSwigger安全研究

本文详细分析了如何通过链式往返攻击和命名空间混淆漏洞,利用ruby-saml库实现GitLab企业版的未授权管理员访问,揭示了SAML协议实现中的深层次安全隐患。

如何将IBM FS Cloud容器应用公开至公网

本文详细介绍了在符合IBM金融云合规要求的前提下,如何通过私有路径服务与虚拟私有端点安全地将容器化应用暴露至公网的技术方案,涉及VPC架构设计、负载均衡堆叠等关键配置。

统计与机器学习融合:提升对话式AI意图理解

某中心实习生Qing Guo通过统计方法优化机器学习模型训练,提升语音助手意图识别效率。研究涉及重要性加权、变分推断等统计技术,使模型在小批量训练下保持高性能,适用于实时交互场景。

Echidna:面向以太坊的智能模糊测试工具

Echidna是首款针对以太坊智能合约的下一代EVM模糊测试工具,具备抽象状态机建模和自动最小测试用例生成等强大功能,可快速发现Solidity代码中的深层漏洞。

美国NSF与某机构公布13项AI公平性研究项目

美国国家科学基金会与某机构联合公布13个AI公平性研究资助项目,涵盖算法偏见消除、语音识别无障碍化、医疗信息去偏等前沿领域,总资助金额达950万美元。