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本文提出JUMP,一种针对微调离散扩散语言模型的单次成员推理攻击,利用其任意顺序和并行解码特性,以更少的查询次数提高检测准确率。
本文提出全局-局部不确定性(GLU),一种无监督单次评分方法,融合词元级局部熵与隐藏状态几何全局熵,用于LLM不确定性量化,证明两者近乎正交,共同捕捉自信但错误的失效模式。
作者构建了一个名为KawaiiBaka的完全自主AI代理,它在Discord群聊中运行,采用单通道认知循环,具备原生时间感知能力,并能在Windows机器上实际执行Python代码。该系统使用Mistral API作为大语言模型,并通过本地图像生成管道创建上下文感知的自拍照。