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Chao Qian
Chao Qian
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新的QDRT框架生成多样化且有效的LLM攻击提示
研究人员推出了一种名为质量-多样性红队测试（QDRT）的新型框架，旨在增强大型语言模型（LLM）的安全性和鲁棒性。QDRT通过生成更多样化且有效的对抗性提示，解决了现有红队测试方法的局限性。该框架采用行为条件训练和行为回放缓冲区来实现目标驱动的多样性，从而能够创建多个专门的攻击者。实证评估表明，QDRT在针对GPT-2、Llama 3、Gemma 2、Qwen2.5、GPT-4.1和GPT-5 Chat等一系列LLM生成多样化且有力的…
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新基准 BBOPlace-Bench 推动 AI 在芯片布局领域的应用
研究人员推出了 BBOPlace-Bench，这是一个新颖的基准测试，旨在评估和推进专门用于芯片布局任务的黑盒优化 (BBO) 算法。该基准测试通过提供一个统一的框架，整合了各种 BBO 问题表述并标准化了芯片案例，以进行全面的算法评估，从而弥补了现有工具的不足。它包含了代表性的 BBO 算法家族，如模拟退火、群体搜索和贝叶斯优化，能够与分析和强化学习基线进行系统的性能比较。