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在合成数据上训练的小型AI模型在LLM提示防护方面表现更优
arXiv上的一篇新预印本表明，在合成数据上训练的小型AI模型，在防止幻觉和主题漂移方面可能比大型语言模型（LLMs）更有效。这项由Fence强调的研究表明，与传统的基于提示的防护措施相比，这些小型模型可能提供了更稳健的AI安全方法。
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小型语言模型被部署为LLM应用的专业化护栏
研究人员开发了一种新颖的方法，使用小型语言模型（SLM）作为大型语言模型（LLM）应用的专业化护栏。这种方法解决了创建特定于应用程序的安全措施的挑战，例如防止幻觉或主题漂移，这些措施比标准的内容过滤器更复杂。通过采用受生成对抗网络启发的合成数据生成技术，可以训练SLM来编码这些特定的护栏要求，在实验评估中表现优于传统的基于提示的LLM护栏。
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《逃离塔科夫》活动提升“林地”地图稀有战利品
名为“狂野森林”的限时游戏内活动目前正在《逃离塔科夫》中进行，玩家有机会在6月29日之前在“林地”地图上找到稀有战利品。该活动增加了战利品刷新率，出现了装备更好的危险拾荒者，并减少了PMC（PMC）的存在。玩家可以无惩罚地进行拾荒者对拾荒者的暴力行为，并且有新的任务可供完成，完成后可获得专属成就。