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对抗性提示是提示工程中的一个重要主题，因为它可以帮助理解 LLMs 涉及的风险和安全问题。识别这些风险并设计技术来解决这些问题也是一门重要的学科。当构建 LLMs 时，防止可能绕过安全护栏并破坏模型指导原则的即时攻击非常重要。
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类比 LLM 领域的思维链概念，CoF 适用于当今的生成视频模型。
HiPO 用于自适应 LLM 推理，主要包括混合数据构建和混合强化学习。
MultiPL-MoE 是后预训练阶段扩展低源编程语言的一种有效方法。