tianlipa

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发表于 更新于 分类于 本文字数: 2.1k 阅读时长 ≈ 8 分钟

银河史大事记, 之二:

自从这个星系创始以来, 庞大的文明起起落落, 落落起起, 起起落落, 频繁得让人不得不认为银河系的生命必定:

第一, 是类似于晕船, 晕空间, 晕时间, 晕历史或此类物事的东西, 以及

第二, 很愚蠢.

Reddit 上有一个板块叫 r/showerthoughts, 直译为「洗澡时产生的想法」, 旨在记录一些日常生活中产生的有趣想法, 例如:

某种意义上类似外国弱智吧, 很多帖子都很有趣.

我每天刷社交媒体都能看到各种各样的史, 其中一部分让我震撼于人与人之间的恶意怎么能如此之大, 一部分让我震撼于人类怎么能如此愚蠢, 一部分让我希望反人类罪快点加入刑法好处置这帮疯子, 一部分让我庆幸反人类罪还没有加入刑法否则我就不能处置这帮疯子了, 还有一部分光是刷到我都怕我的手机发生正反物质湮灭.

虽然沉溺于这些东西不是什么好事, 但有些东西实在是不吐不快, 而且据说接触一些和自己观点不同的内容是好事, 所以我会尽量在这里记录一些相关的思考.

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发表于 更新于 分类于 本文字数: 176 阅读时长 ≈ 1 分钟

作者李贺.

飞光飞光, 劝尔一杯酒.
吾不识青天高, 黄地厚,
唯见月寒日暖, 来煎人寿.
食熊则肥, 食蛙则瘦.
神君何在? 太一安有?
天东有若木, 下置衔烛龙.
吾将斩龙足, 嚼龙肉,
使之朝不得回, 夜不得伏.
自然老者不死, 少者不哭.
何为服黄金, 吞白玉?
谁似任公子, 云中骑碧驴?
刘彻茂陵多滞骨, 嬴政梓棺费鲍鱼.

今天看了 苦昼短, 非常羡慕作者文理科兼备的文化造诣.

如果当初我没有对所有诗歌鉴赏题嗤之以鼻, 现在是不是就能写出深刻的感悟了呢.

发表于 分类于 本文字数: 133 阅读时长 ≈ 1 分钟

作者李白.

黄河西来决昆仑, 咆哮万里触龙门.
波滔天, 尧咨嗟.
大禹理百川, 儿啼不窥家.
杀湍湮洪水, 九州始蚕麻.
其害乃去, 茫然风沙.
被发之叟狂而痴, 清晨临流欲奚为.
旁人不惜妻止之, 公无渡河苦渡之.
虎可搏, 河难凭, 公果溺死流海湄.
有长鲸白齿若雪山, 公乎公乎挂罥于其间.
箜篌所悲竟不还.

公无渡河, 公竟渡河!
堕河而死, 当奈公何!

发表于 更新于 分类于 本文字数: 11 阅读时长 ≈ 1 分钟

今天把老登环通关了.

好玩.

发表于 更新于 分类于 本文字数: 113 阅读时长 ≈ 1 分钟

今天和新组的学长聊了一下, 感觉这个学长人非常好, 甚至强调了好几次现在只是初步了解阶段千万不要有压力.

朋友收集梦想生活出了, 但是看评测说内容量不算大, 有点想把任亏券拿去换大乱斗.

最近在小黑盒刷到好几次影之刃零的推广, 所以什么时候能再来个预告片.

发表于 分类于 本文字数: 56 阅读时长 ≈ 1 分钟

日常焦虑.

美赛再过几天要出结果了, 前几天做梦梦见拿了个 M 奖 (应该是皆大欢喜结局), 希望能成真吧.

幸好美赛最差的奖项不是叫 W 奖.

发表于 更新于 分类于 本文字数: 1.6k 阅读时长 ≈ 6 分钟

BadAgent: Inserting and Activating Backdoor Attacks in LLM Agents

  • LLM 后门, trigger
  • 少量后门训练数据 (≤ 500 个样本) 就可以达到较高的攻击成功率

攻击方法包括:

  • 主动攻击: 即直接在输入中插入触发器 trigger, 触发 agent 的恶意行为
  • 被动攻击: 在环境中插入 trigger, 例如针对网页导航 agent, 在某个网页中放一个不可见的 trigger 按钮

PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning 参数高效微调, 只微调大模型的一小部分参数.

实验表明, 常规防御 (试图用干净数据微调对冲有毒数据的影响) 完全无效.

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发表于 分类于 本文字数: 254 阅读时长 ≈ 1 分钟

现在看的攻击论文都说实验表明现有防御根本拦不住我的超强攻击, 防御论文都说现有攻击根本无法穿透我的超强防御, 有时候真的很想问一句以彼之矛攻彼之盾何如, 可能最后胜出的是发表时间最晚的论文吧, 或者两边一起把我的博客炸掉让我不要再写这些狗屁.

今天看了美国精神病人, 仍然半懂不懂, 但是全程欣赏男主美色.

试图写点正经 (并非) 的东西才发现我的语言表达和组织能力真的是灾难, 连基本的文章脉络都组织不起来, 骨架全靠公式化自嘲冷笑话撑起来, 然后在每个小节结尾发表一点暴论之后放一条分割线假装这就够了.

所以我什么时候能少写点自嘲冷笑话.

This is what it feels like to be right. It’s oddly unsettling.

发表于 分类于 本文字数: 837 阅读时长 ≈ 3 分钟

考虑了一下决定尝试换到 python.

Kth Largest Element In a Stream

数据流中的第 K 大元素

注意是第 k 大, 所以搞个小顶堆, 一直 pop 到只剩 k 个元素, 返回堆顶元素即可.

import heapq
class KthLargest:
    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
        self.k = k
        self.pq = nums
        heapq.heapify(self.pq)

    def add(self, val: int) -> int:
        heapq.heappush(self.pq, val)
        while len(self.pq) > self.k:
            heapq.heappop(self.pq)
        return self.pq[0]
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