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公开(公告)号：CN118427580A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410515212.7
申请日：2024-04-26
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
发明人： 请求不公布姓名
IPC分类号： G06F18/211 , G06N20/00 , H04L9/00
摘要： 本发明提供了一种特征选择方法、系统、计算机设备和可读存储介质。应用于纵向联邦学习，第一参与方和第二参与方参与纵向联邦学习，其中，第二参与方对目标变量的信息采用同态加密算法进行加密，得到第一密文，并将第一密文发送至纵向联邦学习的第一参与方；第一参与方利用特征变量的信息与第一密文，或者利用第二密文与第一密文，根据同态加密的特性计算特征筛选参数所需的中间结果，并发送至第二参与方；第二参与方对中间结果进行解密，得到解密中间结果，再根据解密中间结果计算特征筛选参数；根据特征筛选参数确定特征变量是否可以作为纵向联邦学习中使用的特征。通过本发明，能够在保护数据的同时利用特征参数来进行特征筛选。
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公开(公告)号：CN118377596A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410528270.3
申请日：2024-04-29
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
发明人： 请求不公布姓名
IPC分类号： G06F9/48
摘要： 本申请实施例中提供一种任务执行方法、装置、电子设备及存储介质，应用于包括多个功能组件的任务执行系统，多个功能组件配置为可分别执行不同任务处理流程，多个功能组件的数据结构相同。本申请定义数据结构相同但执行不同任务处理流程的多个功能组件，并在处理待执行任务时获取不同的功能组件，从而降低现有模型集成的难度，降低计算的复杂性和成本。不同的待执行任务分别调用不同的功能组件也可以还可以避免存在没有参与计算的模型，避免资源浪费；同时在任务需求发生变化时适用于更多的场景，提高复用性。
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公开(公告)号：CN118132227A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410213154.2
申请日：2024-02-27
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种基于大语言模型的智能体调度方法、系统、设备及介质，涉及数据处理技术领域其中，该方法包括：获取任务执行指令；根据智能体的应用元信息和任务执行指令生成第一prompt文本，并将第一prompt文本输入大语言模型，指示大语言模型对任务执行指令进行解构并确定需要调用的智能体；接收大语言模型返回的对任务执行指令进行解构获得的多个子任务、多个子任务的执行顺序、每个子任务需要调用的智能体以及每个子任务调用对应智能体所需的子任务指令；根据执行顺序，依次向对应顺序的智能体发送对应的子任务指令，以调度各个智能体执行对应的子任务，并返回执行对应的子任务的执行结果。
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公开(公告)号：CN118093229A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410346855.3
申请日：2024-03-26
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种消息处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质，该方法应用于消息第一端，所述方法包括：创建第一消息，并将所述第一消息存储至目标存储空间，以使消息第二端从所述目标存储空间内获取所述第一消息；定时在所述目标存储空间内获取所述消息第二端发送的第二消息；其中，所述目标存储空间为物理机上存储介质的总存储空间的一部分；当所述消息第一端为所述物理机时，所述消息第二端位于所述物理机内部；当所述消息第一端位于所述物理机内部时，所述消息第二端为所述物理机或者位于所述物理机内部。
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公开(公告)号：CN117874177A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311368201.2
申请日：2023-10-20
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F18/214 , G06N3/094
摘要： 本申请公开了一种大模型安全评测方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请可以获取待评测维度，并通过红队对抗模型，生成符合所述待评测维度的对抗攻击问题；将所述对抗攻击问题输入到被测大模型，通过所述被测大模型输出与所述对抗攻击问题匹配的回答，得到待测问答对；将所述待测问答对输入到评价模型，通过所述评价模型输出针对所述待测问答对的安全评测分数；根据所述安全评测分数，生成所述被测大模型在所述待评测维度下的安全评测报告。提高了对大模型安全评测的准确性。
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公开(公告)号：CN117853859A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211216363.X
申请日：2022-09-30
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
摘要： 本申请实施例涉及计算机视觉领域，提供一种图像处理方法、相关装置及存储介质，该方法包括：基于图像处理模型和原始图像获取候选对抗图像；获取至少表示目标风格的目标语义特征，并基于所述候选对抗图像获取图像语义特征；获取目标特征距离，其中，所述目标特征距离包括第一特征距离和第二特征距离，所述第一特征距离基于所述图像语义特征与所述目标语义特征获取，所述第二特征距离基于所述候选对抗图像与对抗攻击方式获取；若所述目标特征距离不符合预设条件，则更新所述图像处理模型，并基于更新的图像处理模型获取更新的候选对抗图像，直至目标特征距离符合所述预设条件，并将目标特征距离符合所述预设条件时的候选对抗图像作为目标对抗图像。
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公开(公告)号：CN117765349A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311773600.7
申请日：2023-12-21
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/25 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045
摘要： 本申请实施例涉及人工智能领域，提供一种对抗样本的生成方法、相关装置及存储介质，对抗样本的生成方法包括：获取包含待攻击目标的原始图像；获取原始图像上的至少两个第一对抗区域，其中，至少两个第一对抗区域不重叠；对原始图像进行扰动，得到第一扰动图像；基于第一扰动图像位于至少两个第一对抗区域内的图像生成目标图像；在目标图像成功攻击目标检测模型的情况下，将目标图像作为对抗样本输出。本申请生成具有分布式样本特征的目标图像进行模型攻击，通过生成分布式对抗样本的方式弥补单一对抗样本存在的容易被防御算法检测识别的技术不足，从而提升生成的对抗样本进行定向目标攻击的成功率。
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公开(公告)号：CN117671755A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311368875.2
申请日：2023-10-20
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/094
摘要： 本申请实施例公开一种对抗样本识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，先根据人脸图案确定第一对抗扰动图案并进行处理，得到第二对抗扰动图案以及确定第二对抗扰动图案的边缘特征；根据第二对抗扰动图案的边缘特征和人脸图案，确定对抗图案样本；利用对抗图案样本训练预设的初始对抗样本识别模型。本申请获取对抗扰动图案的边缘特征，再将对抗扰动图案的边缘特征与待测试的人脸图案结合，得到最终的对抗图案样本，并利用对抗图案样本训练对抗样本识别模型。通过加强边缘特征，使得在训练对抗样本识别模型的过程中，可以聚焦于对抗样本的边缘区域，对抗样本识别模型更易收敛，以提高对抗样本识别模型的训练效率和性能。
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公开(公告)号：CN117541828A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311749445.5
申请日：2023-12-19
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种计算图像相似度的方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：利用主算法计算两个图像的第一相似度，并利用辅助算法计算所述两个图像的第二相似度；将所述第二相似度转换为拟合相似度；其中，所述拟合相似度的取值范围与利用所述主算法计算出的相似度的取值范围一致；根据所述第一相似度和所述拟合相似度计算所述两个图像的最终相似度；本发明能够更加准确的计算两个图像的相似度。
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公开(公告)号：CN117540205A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311466008.2
申请日：2023-11-06
申请人： 北京瑞莱智慧科技有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , A63F13/79 , G06Q30/0207 , G06Q40/03
摘要： 本申请实施例涉及模型训练领域，公开了一种模型训练方法、相关装置及存储介质，该方法包括：将原始训练数据集聚类为多个不同维度的训练数据子集，对训练数据子集进行质量分数标注；确定不同维度对应的规则约束函数；将训练数据子集中的问题输入到初始奖励模型中，以获取多条输出文本和输出文本对应的初始评价参数；根据标注和规则约束函数将多条输出文本进行排序得到排序结果；根据排序结果和初始评价参数计算损失值；若损失值满足优化目标，得到训练后奖励模型。本申请通过上述处理使训练后的奖励模型可以输出具备更好量化性的质量评分，在没有标准文本的情况下，奖励模型也可以针对不同的维度进行针对性约束训练，质量评测更加准确。
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