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N Benjamin Erichson
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Zatom-2 模型推动化学和材料科学生成式人工智能发展
研究人员推出 Zatom-2，这是一种专为原子数据设计的新型生成模型，可应用于化学、材料科学和生物学等各种科学领域。与之前的模型不同，Zatom-2 在包含分子和材料结构的庞大数据集上进行了预训练，使其能够处理通用任务。该模型采用多尺度 Transformer 架构并支持力场条件，从而改进了生成、结构预测以及能量/力场预测。与前代 Zatom-1 相比，Zatom-2 在分子分布保真度方面表现更优，并通过迁移学习在蛋白质生成方面展现出更强的性能。
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新的D-Judge防御通过输出重写来破坏LLM越狱
研究人员开发了一种名为D-Judge的新防御机制，以对抗大型语言模型的多轮越狱攻击。这些攻击利用辅助裁判模型提供的反馈，通过迭代优化提示以实现有害目标。D-Judge通过在受害者LLM的响应被攻击者的裁判评估之前对其进行重写来工作，从而在不改变响应含义的情况下使反馈信号失配。这种策略会扰乱提示优化过程，从而在HarmBench等基准测试中提高安全性，同时保持在良性任务上的性能。