1、大模型也要"私人定制"？最新綜述帶你解鎖AI的個性化服務

人工智能正在飛速發(fā)展，ChatGPT等大語言模型已經(jīng)成為我們生活中的"萬能助手"。但你是否想過，如果AI助手能夠真正理解你的個性特征，為你提供量身定制的服務，會是什么樣的體驗？最新發(fā)表的一篇綜述論文，首次系統(tǒng)地梳理了大語言模型個性化這一前沿研究領(lǐng)域。    

就像每個人都有獨特的性格和偏好一樣，AI助手也需要"因材施教"。研究人員提出了三個層次的個性化方案：最精準的是針對單個用戶的定制服務，就像你的"專屬AI助理"；其次是基于用戶畫像的群體個性化，比如為"熱愛閱讀的90后程序員"群體提供特定服務；最基礎(chǔ)的則是符合大眾偏好的全局個性化。

要實現(xiàn)這種個性化服務，研究人員開發(fā)了多種技術(shù)方案，包括檢索增強生成、提示詞工程、監(jiān)督式微調(diào)等。舉個簡單的例子：當你在使用AI寫作助手時，系統(tǒng)會通過分析你過去的寫作風格，結(jié)合你的專業(yè)背景和興趣愛好，為你生成更符合個人特色的內(nèi)容。這就像是一位了解你的貼心助手，而不是冰冷的機器。    

這項研究不僅對學術(shù)界具有重要意義，在實際應用中也大有可為。想象一下，在教育領(lǐng)域，AI老師能根據(jù)每個學生的學習特點制定個性化的教學方案；在醫(yī)療領(lǐng)域，AI助手可以基于病人的具體情況提供定制化的健康建議。這些應用場景都讓我們離"AI賦能美好生活"的愿景更近了一步。

論文標題：Personalization of Large Language Models: A Survey

論文鏈接：??https://arxiv.org/abs/2411.00027??

2、綜述！擴散模型：AI藝術(shù)創(chuàng)作背后的"魔法引擎"

還記得那些令人驚嘆的AI藝術(shù)作品嗎？無論是栩栩如生的人物肖像，還是超現(xiàn)實的藝術(shù)創(chuàng)作，很多都出自一個叫做"擴散模型"的AI技術(shù)。最新的一篇學術(shù)綜述，為我們揭開了這個AI藝術(shù)背后的"魔法引擎"。

擴散模型就像是一位天才藝術(shù)家，它的創(chuàng)作過程非常獨特：先將一幅完整的圖像慢慢"模糊"成隨機噪聲（就像把顏料完全攪混），然后再一步步將這些"噪聲"重新組織成清晰的圖像。這種看似復雜的過程，讓AI獲得了前所未有的創(chuàng)造力，不僅能生成圖像，還能創(chuàng)作視頻、聲音，甚至在生物醫(yī)療領(lǐng)域都大展身手。    

與其他生成式AI相比，擴散模型就像是一位更有耐心的藝術(shù)家。雖然創(chuàng)作過程可能會更慢一些，但作品質(zhì)量往往更出色。這就像是一位畫家，寧愿多花些時間來完善細節(jié)，也要確保作品的精致度。目前，研究人員正在努力優(yōu)化這個過程，讓創(chuàng)作變得更快、更穩(wěn)定。    

擴散模型的應用范圍令人驚嘆：在醫(yī)療領(lǐng)域，它能幫助生成更清晰的醫(yī)學影像；在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)，它能將文字描述轉(zhuǎn)化為精美圖像；在科學研究中，它甚至能輔助設(shè)計新的分子結(jié)構(gòu)。這項技術(shù)正在悄然改變著我們的世界，讓人工智能的創(chuàng)造力達到新的高度。

論文標題：A Survey on Generative Diffusion Model

論文鏈接：??https://arxiv.org/abs/2209.02646??

3、AI助手也會"上當受騙"？最新研究揭示視覺AI的致命弱點

當AI能夠幫我們?yōu)g覽網(wǎng)頁、訂機票、操作軟件時，你是否想過它會像我們一樣遇到彈窗廣告的困擾？一項最新研究發(fā)現(xiàn)，那些我們一眼就能識破的廣告彈窗，卻能輕易"誘騙"頂尖AI助手，讓它偏離原本的工作軌道。    

研究團隊發(fā)現(xiàn)，通過精心設(shè)計的彈窗，能讓AI助手以超過86%的概率點擊這些彈窗，導致任務完成率暴跌47%。更令人擔憂的是，即使明確告訴AI"請忽略彈窗"，或是給彈窗加上"廣告"標識，這些基礎(chǔ)防御措施都收效甚微。這就像一個經(jīng)驗不足的網(wǎng)民，總是會不由自主地被各種誘人的彈窗吸引。    

研究者們設(shè)計了一套完整的"釣魚"策略，包括吸引注意力的標題、誘導性的指令、誤導性的橫幅信息等。有趣的是，這些在人類看來十分可疑的彈窗，AI卻無法分辨其中的陷阱。這就像給了AI一雙"天真的眼睛"，讓它在網(wǎng)絡世界中變得異常脆弱。

這項研究給我們敲響了警鐘：在讓AI全權(quán)代理我們的網(wǎng)絡活動之前，也許我們需要先教會它像人類一樣識別網(wǎng)絡陷阱。就像我們要培訓新員工防范釣魚郵件一樣，AI在真正"上崗"之前，可能也需要經(jīng)過類似的"安全培訓"。    

論文標題：Attacking Vision-Language Computer Agents via Pop-ups

論文鏈接：??https://arxiv.org/abs/2411.02391??

本文轉(zhuǎn)載自 ??AI帝國??，作者： 無影寺