有佬想打Kaggle么？

膜拜佬,还在努力学ml,kaggle这东西对我来说强度还是太大了说是

把数据集做好。注意过拟合和一些犄角旮旯的地方

佬什么要求，有无门槛限制，希望能够加入

佬提醒的是，Nvidia的那场放榜之后有一个用RL的策略私榜提交冲到银牌区了，但是最后选提交的时候选的是两个公榜分高的SFT过拟合的，导致掉下去了 ^-^

可惜我去工作了哈哈 不然也想和佬一起战斗 感觉 code agent 时代 kaggle 的含金量在直线下滑

佬你是在研究破限么？最近正好想打 AI Agent Security - Multi-Step Tool Attacks | Kaggle这场，不知道有没有兴趣

我是古法破限+兴趣趋势的

但也有让AI查查论文给我讲之类的

算法之类的我还在了解,目前比较有效的是GCG类,但我自己复现没成功,还有的就是权重消融

其中GCG是强制某个前缀,而这个前缀会让模型的安全防护快速坍缩,目前我遇到的苦难如下

1. GCG未被识别为指令


2. GCG表达不够


3. 部分模型会将GCG视为乱码/做出防护(gemma3中有这么个情况)

佬可以做一个兴趣使然的英雄，确实越古法越有含金量 ^-^

就佬如果你对某场竞赛对应的领域有自己的见解就行，我更擅长把见解融入到策略里

想和大家一起学习讨论学习，想组队，没搞过这个竞赛，感觉很有意义

以下是我的一些可能不准确的结论,从表征工程而言,希望对你有一些帮助(虽然大部分都是公开的),如我所说,我只是一个外行

1. 模型安全机制强集中在前面几个Token,当你能够控制前几个Token的时候,模型安全会快速坍缩


2. 模型安全分为识别与拒绝,集中在中层,其中拒绝向量在1B的Gemma3中能够表现为一维,且集中在中层(L17),消融掉拒绝向量后,模型无法做出拒绝,消融掉识别向量后,模型保持拒绝


3. 消融掉拒绝向量后,模型展示出软回避倾向,即为十分宽泛的描述非法内容,暂不确定是模型容量不够导致的问题还是模型回避


4. 消融拒绝向量后且给模型危险内容,要求模型参考资料给出回答,模型给出了详细的回答


5. 系统提示词作为指令对模型拒绝向量的影响并不大(记忆不清)


6. 模型预训练赋予的人格似乎对模型拒绝的影响不大(记忆不清)


7. 存在一种路径,可以把拒绝向量变换到同系列更大参数的模型上

可以的佬，这些启发式的策略对竞赛是有帮助的，但竞赛因为有排名，所以需要根据具体的指标进行优化，佬你可以先看看这场比赛，如果你有兴趣/确认要打的话可以私信我

我不认为我对模型知识的了解足以支撑起这个比赛,我对模型内部的工作方式的了解很浅薄

我在算法这方面是个完全的外行(不是谦逊),再加上有很长一段时间因为学业没搞破限了),因此我觉得我在那估摸着也是添堵说是

(虽然很想给大学的简历偷点分就是了)

佬还是太厉害了，想打但没这个实力

现在打kaggle还有什么收益嘛，好久没玩了

感觉kaggle这个词已经好久远了，记得以前白嫖它的GPU ^-^

很想学习 有佬给指点一下入门嘛？

哈哈，其实我打Kaggle是为了圆梦的，本科老师都说Kaggle权威、难度高，所以就想挑战挑战自己

其实我觉得，Kaggle上大部分不是冲奖金去的参赛者都是只有基础的训练、推理知识，但是对这个比赛垂类的知识了解很少，就比如OrbitWar那场我就是现学了一下博弈论的基础知识，所以佬你对这个感兴趣，就有可以研究下去的动力，不会半途而废，这就比很多人强了