【阿里云-2024研报-】大模型安全研究报告（2024年） 大模型技术的演进与影响 自2017年起，大模型技术经历了预训练语言模型的探索期，到语言大模型的爆发期，再到当前的多模态大模型提升期，这些阶段标志着人工智能从专用弱智能向通用强智能的转变。这一技术进步不仅提升了智能水平，还带来了人机交互方式和应用研发模式的重大变革。大模型技术的广泛应用，为第四次工业革命提供了强大的动力和创新潜力。 大模型安全挑战 随着大模型技术在商业化应用和产业化落地过程中的加速，一些原有人工智能安全风险得到加剧，同时也催生了新型风险，例如模型“幻觉”、指令注入攻击、网络攻击平民化等。此外，数据合规获取、数据标注安全、数据集安全检测等问题也凸显了系统平台和业务应用安全风险。 大模型安全框架 为了防范和消减大模型的安全风险，并促进其在安全领域的应用，本报告提出了一份大模型安全框架，涵盖以下四个方面的内容： 1. 安全目标：明确大模型安全的总体目标。 2. 安全属性：包括大模型自身的安全特性。 3. 保护对象：确定需要保护的关键对象。 4. 安全措施：提供相应的保护措施。 此外，报告还提出了大模型赋能安全框架，关注大模型在网络安全、数据安全、内容安全等领域的安全赋能作用。 报告编制单位与版权声明 本报告由阿里云计算有限公司联合中国信息通信研究院以及三十余家行业单位共同编制。报告的版权属于阿里云计算有限公司与中国信息通信研究院共同拥有，任何个人或机构在使用本报告内容时必须注明出处，否则将依法追究法律责任。 大模型技术产业与安全展望 报告对大模型技术产业的未来进行了展望，强调了在技术发展的同时，安全治理的重要性。国际组织和世界主要国家正在通过制定治理原则、完善法律法规、研制技术标准等方式积极应对大模型安全问题。未来，随着技术的进一步发展，大模型在逻辑推理、任务编排等方面的能力将为解决网络空间安全瓶颈问题带来新的机遇。 大模型自身安全与赋能安全的具体措施 1. 大模型自身安全框架提出了系统平台安全措施、训练数据安全保护、算法模型安全保护、业务应用安全保护等策略。 2. 大模型赋能安全框架则从风险识别、安全防御、安全检测、安全响应、安全恢复等方面，为不同应用场景提供安全赋能。 报告目录结构 报告目录详细划分了各个章节，包括大模型安全概述、大模型自身安全、大模型赋能安全以及大模型安全展望等部分，具体罗列了模型“幻觉”缓解、模型偏见缓解、模型可解释性提升、系统平台安全措施、输入输出安全保护、账号恶意行为风控、自动化数据分类分级等关键点。 总结而言，阿里云与合作伙伴共同编撰的《大模型安全研究报告（2024年）》，不仅是对大模型技术演进和安全挑战的深入剖析，更是对未来大模型技术产业安全治理和发展趋势的全面展望，为相关领域的发展提供了科学的参考依据。

在使用PyCharm进行Python项目开发时，遇到调试报错是一种常见的问题，这可能是由多种因素导致的。本文将深入探讨这些原因，并提供相应的解决方案。 一个常见的报错原因可能是包名或文件名与Python的内置模块名称冲突。Python有一些预定义的内置模块，如`thread`，如果你的包或文件名与此相同，可能会导致调试时的混乱。为避免这种情况，应确保所有的包名和文件名都不与Python内置模块重名。如果已经出现冲突，需要修改包名或文件名以消除错误。 PyQt兼容问题也可能导致调试报错。PyCharm可能与某些特定版本的PyQt不兼容，导致调试时出现问题。解决这个问题的方法是检查PyCharm的设置，尝试将PyQt的选项更改为适合的版本，或者更新PyQt到最新稳定版本。 缓存问题也是导致PyCharm调试报错的一个常见原因。PyCharm可能会存储项目的临时文件和元数据，这些数据有时可能会变得过时或损坏。如果遇到这种情况，可以通过“File”菜单中的“Invalidate Caches / Restart…”选项来清除缓存并重启PyCharm，这通常能解决因缓存导致的问题。 在调试过程中，如果没有设置断点，PyCharm可能无法正确地启动调试模式。确保在想要检查的代码行上设置断点是调试的关键步骤。如果没有断点，程序将会按照正常的运行流程执行，不会进入调试模式。 运行配置问题也会影响调试。如果PyCharm的运行配置设置不正确，比如配置的Python解释器路径错误，那么在调试时也会出错。可以通过“Edit Configurations”来检查和修正运行配置，确保指向正确的项目文件和Python解释器路径。 了解了这些常见问题及其解决方法之后，让我们来看看PyCharm的调试功能和快捷键。PyCharm提供了强大的调试工具，包括设置断点、单步执行、进入函数、跳出函数以及恢复程序等操作。 - `Step Over`(F8)：在单步执行时不进入子函数，而是直接执行完子函数。 - `Step Into`(F7)：遇到子函数时会进入子函数内部进行单步执行。 - `Step Into My Code`(Alt+Shift+F7)：类似`Step Into`，但只进入用户自定义的代码，不进入库代码。 - `Step Out`(Shift+F8)：从当前函数跳出，回到调用该函数的位置。 - `Resume Program`(F9)：恢复程序运行，直到下一个断点。 通过熟练掌握这些调试快捷键，可以极大地提高开发效率，更好地理解和修复代码中的问题。 解决PyCharm调试报错的问题需要对可能出现的问题有清晰的认识，并熟悉PyCharm的调试工具。通过调整配置、清理缓存、正确设置断点以及理解并运用调试快捷键，大多数调试问题都能迎刃而解。在遇到具体问题时，也可以查阅PyCharm的帮助文档或者在线社区寻求更多帮助。

# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:... #  EXCEPTION_ILLEGAL_INSTRUCTION (0xc000001d) at pc=0x00007ffd8b593879, pid=14824, tid=21124... # Problematic frame: # C  [librocksdbjni16453428871776924811.dll+0x573879]... # No core dump will be written. Minidumps are not enabled by default on client versions of Windows # # An error report file with more information is saved as: # D:\***\***\***\hs_err_pid14824.log...

基于转子磁链定向的异步电动机矢量控制系统MATLAB仿真模型详解及性能分析,基于转子磁链定向的异步电动机矢量控制系统 MATLAB SIMULINK仿真模型(2018b)及说明报告，仿真结果良好。 报告第一部分讨论异步电动机的理论基础和数学模型，第二部分介绍矢量控制的具体原理，第三部分对调速系统中所用到的脉宽调制技术CFPWM、SVPWM进行了介绍，第四部分介绍了MATLAB仿真模型的搭建过程，第五部分对仿真结果进行了展示及讨论。 ,基于转子磁链定向的异步电动机; 矢量控制系统; MATLAB SIMULINK仿真模型; 理论基础; 数学模型; 脉宽调制技术CFPWM; SVPWM; 仿真结果。,基于MATLAB的异步电机矢量控制仿真系统：理论与仿真分析报告

解决个税软件报计算机丢失**.bpl错误等故障 xmlrtl70.bpl XPFarmer.bpl xmlrtl60.bpl adortl70.bpl等等等 一、如果您的系统提示“没有找到*.bpl”或者“缺少*.bpl”等类似错误信息，请把对应的*.bpl下载到本机 二、直接拷贝该文件到系统目录里： 　 1、Windows NT/2000系统，则复制到C:\WINNT\System32目录下。 2、Windows XP/Vista/Win7系统，则复制到C:\Windows\System32目录下。 2、64系统，则复制到C:\Windows\SysWOW64目录下。

问题描述 我是debain 系的linux系统没遇到这个问题,在centos系统遇到的 Collecting dlib   Downloading http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/packages/63/92/05c3b98636661cb80d190a5a777dd94effcc14c0f6893222e5ca81e74fbc/dlib-19.19.0.tar.gz (3.2MB)     100% |████████████████████████████████| 3.2MB 99.4MB/s Building wheels for co

**wav2vec2mdd: 通过wav2vec2.0进行的端到端误报检测** 在现代语音识别和处理领域，误报检测是一项至关重要的任务。误报，也称为假阳性，指的是系统错误地识别出不存在的事件或信号。在安全监控、语音助手、智能客服等应用中，误报可能导致不必要的警报或用户体验下降。为了解决这个问题，研究人员正在探索各种方法，其中`wav2vec2.0`框架的应用为误报检测提供了一种新的端到端解决方案，这就是我们所说的“wav2vec2mdd”。 **wav2vec2.0简介** wav2vec2.0是由Facebook AI Research（FAIR）开发的一种深度学习模型，专门用于无监督的语音表示学习。这个模型通过在大量未标记的音频数据上训练，能够捕捉到语音的高级语义信息，从而实现高效和准确的语音识别。其核心在于它能够学习到声音的上下文表示，使得模型即使在没有直接对齐的文本的情况下也能理解语音内容。 **端到端误报检测** 传统的误报检测通常涉及多个步骤，包括特征提取、建模和决策等。而端到端方法则试图将这些步骤集成到一个单一的深度学习模型中，简化了流程并可能提高性能。wav2vec2mdd就是这样一个端到端模型，它直接从原始音频数据中学习，通过wav2vec2.0的预训练模型捕获声音的复杂模式，然后针对误报检测任务进行微调。 **模型结构与工作原理** wav2vec2mdd基于wav2vec2.0的架构，可能包括以下主要组成部分： 1. **特征编码器**：这部分使用wav2vec2.0的预训练模型，将原始的wav格式的音频信号转化为高维的向量表示。 2. **上下文网络**：在特征编码之后，模型可能包含一个上下文网络，它通过在时间维度上聚合信息来捕捉语音的长期依赖性。 3. **分类器**：一个分类层被添加到模型中，用于判断特定的音频片段是否为误报。 **训练与优化** 在训练过程中，wav2vec2mdd模型可能会采用监督学习的方式，使用带有标签的数据集，其中包含真实的报警事件和非报警事件的音频片段。模型通过最小化分类损失（如交叉熵损失）来优化其参数，以提高区分真实报警和误报的能力。 **评估与应用** 评估误报检测模型通常涉及计算关键指标，如精确率、召回率、F1分数以及误报率等。一旦模型经过充分训练和验证，可以应用于实时的语音分析系统中，减少误报并提升系统的整体性能。 在压缩包文件“wav2vec2mdd-main”中，可能包含了该端到端模型的代码实现、预训练模型权重、训练脚本以及可能的测试数据。开发者和研究者可以通过这些资源深入了解和实践wav2vec2mdd的工作原理，进一步优化和定制自己的误报检测系统。

在 Ubuntu 20.04 系统下搭建 XTDrone 环境并集成 VINS-Fusion 时，我遇到了一系列与 C++ 库相关的报错问题。XTDrone 作为一个用于无人机开发的综合性平台，需要与 Mavros（用于无人机通信的中间件）以及 PX4（开源的无人机飞控软件）协同工作，而 VINS-Fusion 则为系统提供视觉惯性导航解决方案。 在编译和运行过程中，频繁出现错误。这些问题主要源于不同组件对 C++ 库的依赖不一致，以及部分库路径配置不当。例如，某些组件依赖较新的 C++ 标准库特性，而系统默认安装的库版本较低；或者在项目的 CMake 配置中，没有正确指定第三方库的路径，导致链接器无法找到所需的库文件。 为解决这些问题，我们首先对每个组件的依赖库进行了详细梳理。通过查阅 XTDrone、Mavros、PX4 和 VINS-Fusion 的官方文档，明确了各自所需的 C++ 库版本和依赖关系。

【电子报2012年资料文件】是一个包含2012年度电子报制作与开发相关信息的压缩包。这个压缩包特别关注了“语音单片机”这一技术领域，这表明内部资料可能涉及了当年在电子出版物中如何集成和应用语音处理技术。下面将详细探讨相关知识点。 一、电子报的制作与开发 电子报是数字时代的产物，它是传统报纸向互联网平台转型的重要形式。2012年的电子报制作与开发技术，可能涉及到以下方面： 1. **HTML/CSS/JavaScript**：电子报通常基于网页技术构建，HTML用于结构化内容，CSS负责样式设计，JavaScript则提供交互功能，如动态效果和用户交互。 2. **响应式设计**：2012年开始，随着移动设备的普及，电子报需要适应各种屏幕尺寸，响应式设计成为关键，确保在不同设备上都有良好的阅读体验。 3. **富媒体内容**：电子报可以包含音频、视频、动画等多媒体元素，提高用户体验，其中2012年可能重点讨论了如何整合这些元素。 4. **内容管理系统（CMS）**：为了高效管理电子报的创作和发布，可能会使用CMS，如WordPress或Drupal等，这些系统可以简化内容的创建、编辑和发布流程。 二、语音单片机 语音单片机是指集成语音处理功能的微控制器，2012年的电子报可能探讨了如何在电子设备中集成这一技术，提升用户体验。具体知识点包括： 1. **微控制器（MCU）**：是语音单片机的核心，它集成了CPU、内存和外围接口，可以执行语音识别、合成等任务。 2. **语音识别**：技术可能涉及简单的命令识别，允许用户通过语音操控电子报的导航或搜索。 3. **语音合成**：可能用于将文字内容转化为语音，为视力障碍者提供服务，或者为用户提供便捷的听读功能。 4. **硬件接口**：语音单片机需要连接麦克风和扬声器，实现声音输入和输出。2012年的技术可能涵盖了如何优化这些接口的设计。 5. **算法优化**：考虑到嵌入式设备的资源限制，2012年的语音处理算法可能注重低功耗和高性能，例如使用MFCC（梅尔频率倒谱系数）等特征提取方法。 6. **应用实例**：电子报中可能介绍了实际案例，展示了语音单片机在新闻播报、互动游戏或其他教育内容中的创新应用。 这个压缩包中的资料可能包含了当年电子报制作的前沿技术和语音单片机的应用，对于理解2012年数字出版业的发展具有重要价值。通过深入学习这些内容，可以了解到当时的技术趋势和创新实践。

《电子报》创办于1977年6月,是国内第一份公开发行的电子技术专业报纸,在国内电子界颇具影响力,读者对象是广大电子爱好者、电子科技工作者、电子产品开发工程师、电子维修从业者以及在校师生。