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Enlil
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采用双LLM方法的安全栈已开源
开发者已开源其安全栈的两个组成部分：用于入侵检测的AEGIS和用于基于LLM的审议的ENLIL。AEGIS设计用于快速的本地威胁检测，而ENLIL则使用一个LLM委员会来对模糊或严重威胁提供合理的判断。该系统设计为AEGIS可以独立运行，但可以将复杂案例升级给ENLIL进行更深入的分析，并且整个流程可供自行托管。
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ENLIL 系统并行运行 9 个 LLM 以实现防篡改的 AI 输出
ENLIL 系统采用一种新颖的方法，同时独立运行多达九个大型语言模型，而不是采用顺序流水线。这种并行处理允许每个模型进行独立推理，并将它们的输出合成为一个名为 Decree 的加密签名输出。此方法旨在减轻单个模型的固有偏见和盲点，从而提供更强大、更值得信赖的分析，尤其适用于高风险决策。