每日精選AI研究論文及翻譯
近來，大型語言模型（LLMs）取得了顯著的成功，但卻容易受到某些越獄攻擊的影響，導致生成不當或有害內容。手動紅隊測試需要尋找導致這種越獄的對抗提示，例如通過在給定指令後附加後綴，這種方法效率低且耗時。另一方面，自動對抗提示生成通常導致語義無意義的攻擊，容易被基於困惑度的過濾器檢測到，可能需要從目標LLM獲取梯度信息，或者由於在標記空間上耗時的離散優化過程而無法很好地擴展。在本文中，我們提出了一種新方法，使用另一個名為AdvPrompter的LLM，可以在幾秒鐘內生成人類可讀的對抗提示，比現有基於優化的方法快800倍。我們使用一種新算法訓練AdvPrompter，無需訪問目標LLM的梯度。該過程在兩個步驟之間交替進行：（1）通過優化AdvPrompter的預測生成高質量的目標對抗後綴，以及（2）使用生成的對抗後綴對AdvPrompter進行低秩微調。訓練後的AdvPrompter生成的後綴掩蓋了輸入指令而不改變其含義，使目標LLM誘使產生有害回應。對流行的開源目標LLMs進行的實驗結果顯示，在AdvBench數據集上取得了最先進的結果，並且這些結果也適用於封閉源黑盒LLM API。此外，我們展示通過在AdvPrompter生成的合成數據集上進行微調，LLMs可以在保持性能（即高MMLU分數）的同時更加堅固抵禦越獄攻擊。
本文旨在從文本描述中生成3D網格的材質。與現有的合成紋理貼圖方法不同，我們提出生成分段程序化材質圖作為外觀表示，這支持高質量渲染並提供在編輯方面的實質靈活性。我們建議利用預先訓練的2D擴散模型作為連接文本和材質圖的橋樑，而不是依賴於大量配對數據，即帶有材質圖和相應文本描述的3D網格，來訓練材質圖生成模型。具體而言，我們的方法將形狀分解為一組部分，並設計了一個部分控制的擴散模型來合成與網格部件對齊的2D圖像。基於生成的圖像，我們初始化材質圖的參數，並通過可微渲染模塊對其進行微調，以生成符合文本描述的材質。大量實驗證明了我們的框架在真實感、解析度和可編輯性方面相對於現有方法的優越性能。項目頁面：https://zhanghe3z.github.io/MaPa/