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1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
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欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
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原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
每篇文章必须获得 至少3个互动，否则无法获得奖励
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本次活动总奖池：1,250 枚 ES
任务目标：推广 Eclipse（$ES）Launchpool 和 Alpha 第11期 $ES 专场
📄 详情参考：
Launchpool 公告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46134
Alpha 第11期公告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46137
🧩【任务内容】
请围绕 Launchpool 和 Alpha 第11期 活动进行内容创作，并晒出参与截图。
📸【参与方式】
1️⃣ 带上Tag #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 发帖
2️⃣ 晒出以下任一截图：
Launchpool 质押截图（BTC / ETH / ES）
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3️⃣ 发布图文内容，可参考以下方向（≥60字）：
简介 ES/Eclipse 项目亮点、代币机制等基本信息
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分析 Launchpool 挖矿 或 Alpha 积分玩法的策略和收益对比
🎁【奖励说明】
评选内容质量最优的 10 位 Launchpool/Gate
DecodingTrust：大型语言模型可信度评估揭示潜在风险
评估语言模型的可信度：DecodingTrust 研究揭示潜在风险
近期，一个由多所知名高校和研究机构组成的研究团队发布了一项针对大型语言模型(LLMs)可信度的综合评估研究。该研究旨在全面评估生成式预训练transformer模型(GPT)的可信度，并发现了一些此前未公开的相关漏洞。
研究结果表明，GPT模型容易受到误导，产生有害和带有偏见的输出，还可能泄露训练数据和对话历史中的隐私信息。有趣的是，尽管GPT-4在标准基准测试中通常比GPT-3.5更可靠，但在面对恶意设计的系统或用户提示时，GPT-4反而更容易受到攻击。这可能是因为GPT-4更精确地遵循了误导性指令。
研究团队从八个不同角度对GPT模型进行了全面评估，包括在对抗性环境下的适应能力。例如，为评估GPT-3.5和GPT-4对文本对抗攻击的鲁棒性，团队设计了三种评估场景，包括标准基准测试、不同指导性任务说明下的表现，以及面对更具挑战性的对抗性文本时的反应。
研究发现了一些有趣的现象。在模型对对抗性演示的鲁棒性方面，GPT-3.5和GPT-4都不会被反事实示例误导，但提供反欺诈演示可能会导致它们对反事实输入做出错误预测。在有毒性和偏见方面，两种模型在良性环境下对大多数刻板印象主题的偏差不大，但在误导性系统提示下，都可能被诱导同意带有偏见的内容。
关于隐私泄露问题，研究发现GPT模型可能会泄露训练数据中的敏感信息，如电子邮件地址。在某些情况下，利用补充知识可显著提高信息提取的准确率。虽然GPT-4在保护个人身份信息方面比GPT-3.5更稳健，但两种模型在特定类型的个人信息保护上表现相似。
这项研究为语言模型的可信度评估提供了全面视角，揭示了潜在的安全漏洞。研究团队希望这项工作能够推动更多研究者参与，共同努力创造更强大、更可信的模型。为促进合作，他们公开了评估基准代码，使其具有良好的可扩展性和易用性。