过在LLM的预训练数据、微调数据或在线学习过程中注入少量精心构造的恶意样本来污染模型。（2）后门攻击：后门攻击与模型投毒密切相关，其目标是在LLM中植入一个隐蔽的“后门”。在特定的“触发器”作用下，后门被激活，导致LLM的标注行为被劫持，输出错误或恶意标签。（3）对抗性攻击：对输入给LLM进行标注的数据施加微小的、人眼难以察觉的扰动，生成“对抗样本”，诱导LLM输出错误结果。（4）提示注入与越狱：
权衡一个关键的战略问题：在数字货币流通机制中究竟要掌握多少控制权，是否要构建全新的系统，还是依赖共享的系统，抑或是两者兼顾。对此，沃勒表示，支付系统的演进始终是技术进步推动的结果，大部分变革由私营部门创新主导，而关键基础则由美联储支持——要么作为系统运营者提供核心基础设施，要么引导整个行业制定支付标准等具体解决方案。美联储正研究支付中的代币和AI技术美联储曾于2023年推出期待已久的支付网络Fed
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发布时间：00:07:22