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Caliber
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Caliber防御通过输出扰动缓解AI模型提取
研究人员开发了Caliber，一种针对评分API模型提取攻击的新型防御机制。Caliber通过向内部logits添加高斯噪声来工作，这会削弱用于训练代理模型的监督信号。该系统为恢复干净logits提供了可证明的每输入查询成本，并在众多模型-数据集组合中展示了0.6-1.4%的平均绝对相对误差。
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开源AI代理配置工具Caliber获得888星，寻求社区反馈
一个团队开源了Caliber，一个用于管理AI代理配置的工具。该项目自发布以来已获得显著的社区关注，达到了888个GitHub星和近100个fork。开发者们正在积极寻求社区的反馈和未来功能的建议。
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新研究在多语言、长上下文和推理任务中推进大语言模型效率
研究人员正在开发新方法来提高大语言模型（LLMs）在各种应用中的效率和有效性。Google DeepMind 推出了 ATLAS，一个用于缩放多语言模型的框架，该框架在数据混合和模型大小方面提供了指导，以提高非英语语言的性能。Hugging Face 发布了 LFM2.5-Encoders，针对 CPU 上的快速长上下文推理进行了优化，在文本分类等任务的速度和效率方面优于现有模型。此外，几篇 arXiv 论文探讨了大语言模型解码和推理…