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新的“AI Bleeding”攻击通过 OOD 语言放大 LLM 推理成本
研究人员发现了一种名为“AI Bleeding”的新漏洞，该漏洞通过发送非分布外（OOD）语言的查询来放大推理成本。这种方法在 Ollama 上进行了演示，可以显著增加首次标记时间（TTFT）和计算成本，潜在的放大系数超过 17 倍。该技术可以规避标准的检测方法，对预算受限的 AI 部署（如公共部门聊天机器人和按使用付费的 API）构成特别风险。
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新研究为塔吉克-波斯语机器音译模型建立基准
本文介绍了塔吉克语和波斯语之间机器音译的新基准，并从不同来源开发了一个独特的平行语料库。该研究比较了六种模型架构，包括基于规则的系统、LSTM、Transformer 和预训练的多语言模型。结果表明，对于这种语言对，字节级和字符级模型（尤其是 ByT5）的性能明显优于 mT5 等基于子词的模型。