论文解读：单个标点符号如何欺骗LLM，攻破AI评判系统
可验证奖励强化学习（RLVR）通过规则函数或LLM评判器提供奖励信号，训练策略模型生成与参考答案一致的响应。研究发现，某些无意义模式（如标点或推理引导语）可误导评判器产生误判，称为“万能钥匙”攻击。为此，提出Master-RM模型，结合对抗训练有效抵御此类攻击，显著降低误报率，同时保持高性能与通用性。
如何获取 OpenAI API 密钥
本教程详细介绍如何注册 OpenAI 账户、获取 API 密钥并部署 GPT-4 模型。内容涵盖访问官网、登录注册、创建密钥、配置 Python 环境及调用 API 的完整流程，并提供示例代码帮助开发者快速上手。
面向 Java 开发者：2024 最新技术栈下 Java 与 AI/ML 融合的实操详尽指南
Java与AI/ML融合实践指南：2024技术栈实战 本文提供了Java与AI/ML融合的实操指南，基于2024年最新技术栈（Java 21、DJL 0.27.0、Spring Boot 3.2等）。主要内容包括： 环境配置：详细说明Java 21、Maven依赖和核心技术组件的安装步骤 图像分类服务：通过Spring Boot集成ResNet-50模型，实现REST接口图像分类功能 智能问答系统：展示基于RAG架构的文档处理与向量检索实现 性能优化：利用虚拟线程、GraalVM等新技术提升AI服务性能 文
用 LLM 辅助性能测试报告生成
性能测试报告通常包含测试概述、方案说明、结果分析、问题定位、优化建议及上线评估等内容。报告编写面临数据分析复杂、撰写耗时、经验依赖等问题。引入大型语言模型（LLM），可实现报告智能生成，提升效率与专业度。LLM具备自然语言生成、数据归纳、专家知识迁移等能力，可适配多格式、多语言输出。通过构建LLM辅助的报告生成引擎，结合Prompt设计，可高效输出结构化报告。实践表明，LLM在测试结论总结、瓶颈分析与优化建议方面表现优异，为性能测试智能化升级提供有力支撑。