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Lilith
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提出新AI架构LILITH以研究意识的涌现
一篇研究论文提出了一种名为LILITH的新型AI架构，旨在通过模拟大脑发育和化学信号来探索意识的涌现。该系统将结合模块化语言模型（代表不同大脑区域）与类似神经递质的涌现式令牌通信协议。与传统AI不同，LILITH将通过模拟生活经历和进化优化进行开发性训练，旨在利用整合信息理论指标来深入了解意识。
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新的“Lilith”框架实现了机器学习模型的后门泛化
研究人员推出了一种名为Lilith的新框架，旨在解决机器学习模型的后门泛化问题。该框架专注于植入恶意行为，这些行为可以泛化到训练期间未见过的推理时触发器，这是现有后门研究在很大程度上忽略的一个漏洞。Lilith首先使用单个训练锚点创建一个紧凑的漏洞，然后构建一个保持表示几何的仅推理触发器族。实验表明，Lilith在实现高攻击成功率的同时，模型效用下降很小，触发器泛化差距也很小。