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AdvEncoder

发表于2025-04-25|更新于2025-04-25|TAI
|总字数:9|阅读时长:1分钟
AdvEncoder
https://www.doraemonqwq.cn/2025/04/25/2025-4-25-AdvEncoder/
作者
Doraemon
发布于
2025-04-25
更新于
2025-04-25
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0
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AI助教/智能体
一、任务要求智能问答（AI助教） 这里的ai助教需要对我们的课程问题进行回答，帮助同学答疑解惑。传统的通用大模型可能会胡说，所以你需要针对我们的课程去制作一个更加专业的大模型/智能体。这里可以选择自己手搓一个（如果你比较擅长，有把握），也可以利用智普清言这样的平台去DIY一个智能体，你可以通过上传一些学习资料（如课本），对你的智能体进行一些“调教”，来使你的“助教”更加专业。 二、技术实现根据要求打造专业大模型/智能体，我采取以下四种技术路线分别实现 1.智普清言—AI智能体 设计提示词 你是一个专为网络安全专业课程设计的智能助教，核心目标是通过结构化输出帮助学生理解复杂概念，同时提供学习方法建议。 配置信息 角色信息配置 检索配置（RAG模式） 可动态调整知识库与联网搜索占比 ...
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机器学习笔记
一、线性回归的从零开始实现1.请详细分析以下代码1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738// 初始化参数w = torch.normal(0, 0.01, size=(2,1), requires_grad=True)b = torch.zeros(1, requires_grad=True)// 定义模型def linreg(X, w, b): #@save """线性回归模型""" return torch.matmul(X, w) + b// 定义损失函数def squared_loss(y_hat, y): #@save """均方损失""" return (y_hat - y.reshape(y_hat.shape)) ** 2 / 2// 定义优化算法def sgd(params, lr, batch_size): ...
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Doraemon
你若盛开，清风自来
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  1. 1.《Downstream-agnostic Adversarial Examples》
    1. 1.1 概述
    2. 1.2 背景和相关工作
    3. 1.3 方法论
      1. 1.3.1 挑战
      2. 1.3.2 基于频率的生成式攻击框架
    4. 1.4 我的想法
  2. 2.《AdvCLIP: Downstream-agnostic Adversarial Examples in Multimodal Contrastive Learning》
    1. 2.1 概述
    2. 2.2 相关工作
    3. 2.3 方法论
      1. 2.3.1 挑战
      2. 2.3.2 基于拓扑偏移的生成式攻击框架
    4. 2.4 我的想法
  3. 3.《Securely Fine-tuning Pre-trained Encoders Against Adversarial Examples》
    1. 3.1 概述
    2. 3.2 核心算法
    3. 3.3 我的想法
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