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token关键词新上映_imtoken苹果版下载教程(2024年11月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

token关键词

抖音商品关键词搜索API接口 1、接口概述: 抖音提供了关键词商品列表API接口，允许开发者通过关键词搜索获取商品列表信息。 2、认证与权限: 使用抖音关键词商品列表API接口需要进行身份认证和权限申请。开发者需要在平台注册账号，创建应用，获取App⠉D和App⠓ecret，然后进行OAuth⠲.0认证。 3、数据格式与处理: 抖音关键词商品列表API接口返回的数据格式通常为JSON，开发者需要使用相应的解析库对数据进行处理。快手商品关键词搜索接口 1、接口名称: 快手提供了一个名为item_search的API，用于根据关键词获取商品列表。 2、请求URL格式:请求的URL格式如下: ⠳earch?keyword=<关键词>&page=<页码>&page_size=<每页数量>&access_token= 其中，<关键词>是你要搜索的商品关键词，<页码>是你要获取的页码(从第1页开始)，<每页数量>是每页显示的商品数量，是你的API密钥。以上信息提供了抖音和快手商品关键词搜索API接口的基本使用指南和代码示例，供开发者参考和使用。

大模型对抗性攻击：如何提升模型安全性？ 𐟔 背景介绍随着深度学习技术的不断发展，大型语言模型在许多领域取得了显著成就。然而，这些模型的安全性问题也引起了广泛关注。对抗性攻击是一种潜在的威胁，可能会绕过模型的安全防护，导致不安全的输出。OpenAI的研究人员Lilian Weng对针对大型语言模型的对抗性攻击方法进行了全面综述。 𐟔 攻击类型 Token操纵攻击：这是一种黑盒攻击方法，通过同义词替换、随机插入删除等方式进行攻击。基于梯度的攻击：这是一种白盒攻击方法，依靠梯度信号寻找最优攻击。越狱提示：利用提示语绕过模型内置的安全性，属于黑盒攻击。人工对抗生成：通过人工构造攻击样本，辅助分析关键词对结果的影响。模型对抗生成：训练对抗模型来攻击目标模型，关键挑战包括稳定性和样本多样性。 𐟔 重要结论对抗攻击是大型语言模型面临的重要威胁之一，需要更多工作来提升模型的对抗鲁棒性。防御方法需要在不损害模型质量的前提下产生效果。攻击样本的收集可以用来评估模型安全性。人类参与和模型自攻击都可产生高质量攻击样本。 𐟔 防御方法监督学习：通过标注数据来提升模型的安全性。强化学习：利用强化学习技术来训练更安全的模型。对抗训练：使用对抗性攻击样本进行训练，以提高模型的鲁棒性。数据清洗：对输入数据进行清洗，去除潜在的攻击性内容。 𐟔 未来展望随着技术的不断发展，对抗性攻击和防御方法也将不断更新。未来的研究将更加关注如何有效地提升模型的对抗鲁棒性，确保大型语言模型在各种场景下的安全行为。

Claude AI：细节到情节尝试过无数国内外AI写作工具，Claude无疑给我带来了巨大的惊喜。如果AI也有个性，那么Claude可能是一个INFP，充满了丰富的想象力和细腻的情感表达。许多时候，AI写作或AI小说与人类写作的最大区别在于，AI缺乏足够的想象力来创造情节转折，也缺乏足够的描述来调动观众的情绪。这是当今网络小说最重要的部分，但却是AI最不擅长的部分。 AI可以尝试扩展一般的情节点，例如写大约1000字的第一章，留下一些悬念，然后根据用户的要求生成第二章。以此类推，可以进行几个回合的故事互动。 Claude支持高达100k个Token（约75,000个词）的上下文窗口，可以分析非常长的文档。但它仍需要用户指引写作方向，才能得出较为满意的结果。 Claude为什么这么厉害呢？这可能与其训练模型的素材偏好和训练方法有关。但也有人说，GPT用好了也能和Claude写得一样厉害，这可能需要特定的关键词和写作指引。以下是一段试写，大家觉得效果怎么样？门往里撞击。我机会来了,用尽全力将门重重关上,连续锁好所有锁。紧接着,我听到楼下传来警察喝令声:"放下武器,不许动!"随后是武器预备发射的声音。那个大猩猩在我房门外焦虑地来回踱步,发出威吓性的吼声。我知道它可能随时又要发疯一般进攻。这时,一阵麻醉枪的射击声响起,随后就是重物倒地的闷响。我透过猫眼看去,只见大猩猩已经被多枪击中,瘫倒在地不停抽搐,一名警察飞快地上前给它注射了更多东西。不一会,它竟渐渐停止动作,陷入深度中毒昏迷。我这才意识到之前的一切险情才真正结束。我喘着粗气瘫坐在房门后,不住流下泪来。

rag大模型在自然语言处理（NLP）领域，大模型RAG（Retrieval Augmented Generation）的升级版——GraphRAG，正逐渐成为研究的热点。GraphRAG结合了图结构和检索增强生成技术，为NLP技术的发展带来了新的可能性。传统的RAG方法在处理复杂查询和增强信息检索的上下文关联性方面面临诸多挑战。以下是其中的一些主要问题：内容缺失：当知识库中缺乏回答问题所需的内容时，RAG可能会生成不准确或不完整的答案。全局语义理解能力有限：基于关键词和chunk的文档匹配忽略了文档间的深层语义关系，可能会错过与查询最相关的文档。未提取到答案：检索到的上下文可能与问题的答案无关，即使上下文中包含答案，大模型也可能未能准确提取，使得生成的答案可能不够具体或过于笼统。文档切分的粒度：文本切分的大小和位置会影响检索到的上下文完整性和与大模型交互的token数量。文档检索通常基于整个文档或段落，检索粒度较粗。缺乏推理能力：文档型数据无法实现复杂查询与推理。 GraphRAG通过引入图结构，可以有效解决这些问题，提高RAG系统的性能和准确性。以下是GraphRAG的一些适用情境：增强检索信息的深度和上下文关联性：当需要利用图数据库的结构化特性来组织数据，以节点和关系的形式表示信息，从而增强检索信息的深度和上下文关联性时，可以引入GraphRAG。处理多样化且相互关联的信息：图结构在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性，而向量数据库在这方面则显得力不从心。提高信息检索、推理和上下文生成的准确性：GraphRAG通过整合知识图谱技术来解决RAG的局限性，提供了一个全面的方法，以改善信息检索、推理和上下文生成，从而提高生成的回复的准确性和相关性。通过这些改进，GraphRAG能够在处理复杂查询和知识管理方面展现出更强的能力，为NLP应用带来显著的性能提升。

编译过程的七个关键阶段编译过程是将高级编程语言源代码转换为可执行机器代码的一系列步骤。以下是编译过程中的七个关键阶段：词法分析 𐟕𕯸‍♂️ 编译器首先读取源代码，并将其分解为独立的词法单元，称为记号（token）。这些记号包括关键字、标识符、常量、运算符等。例如，在代码“int a = 10;”中，词法分析会识别出“int”（关键字）、“a”（标识符）、“=”（运算符）和“10”（常量）等记号。语法分析 𐟓š 根据编程语言的语法规则，编译器分析词法分析阶段产生的记号序列，构建语法树或抽象语法树（AST）。语法树以结构化的方式表示源代码的语法结构。例如，对于上述代码，语法分析会确定“int a = 10;”符合变量声明和初始化的语法规则，并构建相应的语法树节点。语义分析 𐟧 编译器检查源代码的语义是否正确，包括类型检查、变量作用域检查、常量折叠等。例如，检查变量的类型是否匹配、是否在使用前进行了初始化等。如果发现语义错误，编译器会报告错误信息。中间代码生成 𐟓 将源代码转换为一种中间表示形式，通常是一种与具体机器无关的代码。中间代码可以使后续的优化和目标代码生成更加容易。常见的中间代码形式有三地址码、逆波兰表示等。代码优化 𐟚€ 对中间代码进行优化，以提高生成的目标代码的效率。优化可以包括常量传播、死代码消除、循环优化等。例如，将常量表达式在编译时进行计算，减少运行时的计算量。目标代码生成 𐟎 将优化后的中间代码转换为特定目标机器的机器代码。目标代码通常是二进制形式，可以直接在目标机器上执行。生成目标代码时，需要考虑目标机器的指令集、寄存器分配、内存布局等因素。错误处理 ⚠️ 在编译的各个阶段，如果发现错误，编译器会报告错误信息，包括错误的位置、类型和描述。错误处理机制可以帮助程序员快速定位和修复问题。编译过程是一个复杂的任务，不同的编程语言和编译器可能会有一些差异。但总体来说，上述阶段是编译过程的基本组成部分。

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