勒斯坦的立场。 对抗性攻击是针对机器学习模型的攻击方式，攻击者通 过微小的、人眼难以察觉的输入变化，来诱导模型产生错误 或不符合预期的输出。攻击者可能在输入文本中插入一些看 似无关的词语或符号，或微妙地改变一些词语的拼写，诱导 模型产生错误或误导性输出。该攻击可和提示注入攻击相结 合，通过优化方法生成恶意提示词，并通过提示词完成越狱， 进而诱导模型输出侵犯隐私或不合规内容。卡内基梅隆大学

之间的矛盾，而普通网民容易被智能推荐算法等技术裹挟， 从而削弱其认知和思维能力。互联网和人工智能技术的快速 发展能够助力网络舆情治理，但学界对此也存在争议。比如， 尽管数据挖掘和算法为实现符号通信提供技术支持，但国外 的民意调查显示，技术发展不应被用于预测民意动态或衡量 选民的意愿，相反，应该通过数字网络技术和大数据工具来 培养反思型的理性沟通方式，避免陷入技术决定论的误区。 2

其灵活多变的语言使用方式能够给人带来新奇有趣 的审美体验。一般分为三种类型：1.一般网络用语。主要以 象形、谐音、比喻、缩写等方式表达某种特定意义的语汇， 也包括人们在网络沟通中使用字母、数字等符号进行简化表 达的形式。2.网民自创、流传甚广的网络俏皮话。3.与社会 公共事件相关的网络流行语[1]。 我们探讨的“吃瓜群众”与之前流行的“打酱油”“俯卧撑” 同属于第三类，它们诞生于时事热点事件，并且被赋予了与

相关于应该选择哪种水果。 自回归生成 GPT-4模型在生成文本时 是自回归的，这意味着它 一次生成一个词，然后将 这个词添加到输入序列中， 以生成下一个词。这一过 程持续进行，直到生成一 个结束符号，或达到了设 定的最大。 多头注意力AI缺陷：臆造之辞 概率幻觉 AI幻觉（AI Hallucinations）是指生成式人工智能 模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻 辑性和