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Isolation
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揭示用于函数保持持续学习的新几何框架
研究人员推出了一种新颖的函数保持算子，用于持续学习，称为门零增长（gate-zero growth）。该方法通过零初始化的门添加新的残差块，在特定条件下，这会导致函数雅可比矩阵的秩分离。这个几何框架允许受控的函数漂移和先前学习信息的最小遗忘，如在跨 WikiText-103 和 BookCorpus 数据集上调整的 Transformer 模型上所证明的。分析还包括 LoRA 和 ReZero 等其他技术，将门零增长定位为在持续学习中…
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LLM-Agent 安全：新调查提出将隔离作为核心原则
一篇新近发表在 arXiv 上的调查论文提出，应将“隔离”作为增强 LLM-Agent 系统安全性的核心原则。该论文引入了一个包含五个边界（用户-Agent、Agent-工具、Agent-执行、Agent-Agent 和系统-环境）的分类法，用于分析提示注入、工具滥用和内存中毒等故障的传播方式。通过关注这些边界，研究人员可以更好地理解这些漏洞的根本原因，并为未来的 Agent 系统开发更有效的防御措施。