]]>13098衡量 AI Guardrails 在生成式 AI 應用中的有效性和性能
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/measuring-the-effectiveness-and-performance-of-ai-guardrails-in-generative-ai-applications/
Mon, 03 Mar 2025 06:18:06 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13146Continued]]>保護 AI 智能體和其他對話式 AI 應用,以確保安全、品牌和可靠的行為,這對企業至關重要。 NVIDIA NeMo Guardrails 通過 AI Guardrails 為內容安全、主題控制、越獄檢測等提供強大的保護,以評估和優化 Guardrail 性能。 在本文中,我們將探索用于測量和優化 AI 護欄有效性的技術,確保您的 AI 應用在仔細定義的邊界內運行,同時滿足用戶體驗和其他設計要求。 NeMo Guardrails 提供了一個 評估工具 ,用于在給定特定 AI Guardrails 策略的情況下監控策略合規性。除了 LLM 生成響應的策略合規性率之外,該工具還提供了有關延遲和 LLM 令牌使用效率等關鍵性能指標的見解。本文將指導您完成評估工具,重點介紹每個指標在優化 AI 應用方面發揮的作用。 隨著企業不斷突破 AI 的極限,平衡性能和成本效益已成為重中之重。
]]>13039定義 LLM 紅色團隊
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/defining-llm-red-teaming/
Tue, 25 Feb 2025 07:04:29 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13036Continued]]>在一項活動中,人們為生成式 AI 技術 (例如大語言模型 (LLMs)) 提供輸入,以確定輸出是否會偏離可接受的標準。LLMs 的這種使用始于 2023 年,并已迅速發展成為一種常見的行業實踐,也是值得信賴的 AI 的基石。如何標準化和定義 LLM 紅色團隊? NVIDIA、華盛頓大學、Center for Human-Compatible AI 和哥本哈根 IT 大學的研究人員對紅色團隊的實際應用“ Summon a demon and bind it: A grounded theory of LLM red teaming ”(在 PLOS One 中發布) 進行了一項研究。 由于目標是定義和理解相對較新的活動,因此該研究采用了有根據的理論方法,在數千分鐘的視頻錄制中,以數十位從業者的訪談作為證據。我們與安全專業人員、政策研究人員和科學家,
]]>13036基于 Marco 多 AI 智能體框架的可配置圖形任務求解在芯片設計中的應用
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/configurable-graph-based-task-solving-with-the-marco-multi-ai-agent-framework-for-chip-design/
Tue, 25 Feb 2025 06:55:04 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13033Continued]]>芯片和硬件設計因其復雜性和先進的技術而面臨眾多挑戰。這些挑戰導致在合成、驗證、物理設計和可靠性循環期間優化性能、功耗、面積和成本(PPAC)的周轉時間(TAT)更長。 大語言模型(LLMs)已顯示出大規模理解和生成自然語言的出色能力,從而為各種領域帶來許多潛在應用和優勢。成功地將基于 LLMs 的 AI 智能體用于硬件設計,可以大幅減少 TAT,從而縮短產品周期、降低成本、提高設計可靠性,并降低代價高昂的錯誤風險。 圖 1. Marco 框架概述 我們介紹了擬議的 Marco 框架,其中包括基于圖形的任務求解、子任務的智能體配置,以及每個 AI 智能體的實時技能/工具配置。 圖 1 展示了基于動態和靜態可配置圖形的任務求解,可靈活集成芯片設計知識 (例如電路、定時等)。 在任務圖中,每個節點代表一個子任務,
]]>12956制造業產品設計工作流程的生成式 AI 轉型
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/transforming-product-design-workflows-in-manufacturing-with-generative-ai/
Thu, 20 Feb 2025 03:03:37 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12935Continued]]>長期以來,制造行業的傳統設計和工程工作流程一直以順序迭代的方法為特征,這種方法通常既耗時又需要大量資源。這些傳統方法通常涉及需求收集、概念設計、詳細設計、分析、原型設計和測試等階段,每個階段都取決于之前迭代的結果。 雖然這種結構化方法可以控制復雜的項目,但也存在重大挑戰。由于時間限制和資源可用性,工程師在設計探索中通常會面臨限制,導致項目時間延長和成本增加。物理測試的需求可能會導致更長的開發周期和更高的成本,在汽車和航空航天等行業中尤為如此。此外,傳統工作流程的順序性會導致效率低下,因為錯誤和更改僅在后期階段才能識別,從而導致成本高昂的修訂和延遲。 設計和工程領域的 AI 通過提供更快速、更高效的創新解決方案,正在改變這些傳統工作流程。主要用例包括 AI 驅動的生成式設計,它使工程師能夠根據指定的參數和約束條件生成多個設計方案,從而減少物理迭代的需求,并顯著加速設計流程。