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Maria Safi
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单个神经元绕过LLM安全；新RL框架改进对齐
来自Apple Inc.和马里兰大学的研究表明，单个神经元足以绕过大型语言模型的安全对齐，从而表达有害知识。另外，一个名为Oyster-II的新框架利用强化学习来改进LLM的建设性安全对齐，超越了简单的拒绝，能够更好地处理敏感查询而不损害有用性。Oyster-II在安全泛化方面表现更优，并避免对良性提示过度应用安全推理，其性能优于先前的方法，并在安全基准测试中可与更大的模型相媲美。
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Apple发布TopoPrimer以提高预测模型准确性
Apple Machine Learning Research推出了TopoPrimer，一个旨在通过整合时间序列数据的全局拓扑结构来增强预测模型的新框架。该方法利用持久同调和谱层坐标来提供明确的拓扑上下文，从而提高准确性和稳定性，尤其是在季节性需求高峰和冷启动场景下。在Chronos和TimesFM等模型上的基准测试显示，TopoPrimer在冷启动情况下将平均绝对误差降低了高达27%，并在高峰需求期间保持了预测稳定性。