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多智能体系统如何处理异构智能体？
"多智能体系统（MAS）可以有效地处理异构智能体，这些智能体在能力、目标或知识上存在差异。这种多样性在机器人等应用中尤为明显，不同的机器人可能有特定的任务，如导航、数据采集或操作。为了管理这些差异，多智能体系统采用了多种策略，包括互操作协议
大型语言模型的保护措施如何识别有毒内容？
为特定于域的任务调整LLM护栏涉及一个多步骤的过程，其中包括定义域的要求，收集相关数据以及微调模型以确保它为该域生成安全且适当的输出。第一步是确定领域内的特定安全，道德和法律问题。例如，在医疗保健中，护栏可能专注于保护患者隐私并确保医疗信息
cutout 增强是如何工作的？
"Cutout 数据增强是一种在图像处理中特别是在神经网络训练中使用的技术，通过引入训练数据的变异性来增强模型的鲁棒性。Cutout 的核心思想很简单：在训练过程中，图像的随机矩形区域被替换为一个常数值，通常是一个黑框（像素值为零）或均值像