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Yiyang Lu
Yiyang Lu
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何恺明本科团队发布MiniT2I文本到图像模型，参数量2.58亿
研究人员，包括由何恺明领导并主要由本科生组成的团队，推出了一种新颖的文本到图像生成模型MiniT2I。该模型以显著更少的参数（2.58亿）和更低的训练成本取得了具有竞争力的结果，与标准的ImageNet实验相当。MiniT2I采用了一种新的MM-JiT架构，直接在像素空间操作，无需VAE，并通过移除AdaLN等机制简化了扩散过程，这些机制在其他大型文本到图像模型中很常见。
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新型后门攻击利用语言模型对话结构
研究人员开发了一种名为“基于回合的结构化触发器”（Turn-based Structural Triggers, TST）的新型后门攻击，它利用大型语言模型（LLMs）的对话结构，而非用户可见的提示。该攻击使用对话中的回合索引作为触发器，使得被植入后门的模型能够在对话的特定点执行恶意行为，而无需任何可识别的输入触发器。TST在多个语言模型家族中展示了高攻击成功率，同时在非触发任务上保持正常性能，凸显了多轮对话式AI系统中的新漏洞。