我们使用基于统一耦合通道的框架研究奇偶校验$$ J = 1/2 $$ J = 1/2和$$ J = 3/2 $$ J = 3/2 $$ \ Xi _c $$Ξc共振 在$$ \ mathrm {SU（6）} _ {\ mathrm {lsf}} \次$$ SU（6）lsf×HQSS扩展的Weinberg–Tomozawa重子–介子相互作用上，同时特别注意重归一化过程 。 我们预测了$$ \ Xi _c（2790）$$Ξc（2790）的大分子$$ \ Lambda _c {\ bar {K}} $$ΛcK¯分量，且主导的$$ 0 ^-$$ 0-轻 自由度旋转配置。 我们讨论了$$ 3/2 ^-$$ 3 / 2- $$ \ Lambda _c（2625）$$Λc（2625）和$$ \ Xi _c（2815）$$Ξc（2815）状态之间的差异，以及 结论认为它们不可能是SU（3）兄弟姐妹，而我们预测存在其他$$ \ Xi _c $$Ξc状态，其中之一与$$ \ Lambda _c（2595）$的两极结构有关。 $Λc（2595）。 一对$$ J = 1/2 $$ J = 1/2和$$ J

$$ \ mathbb {Z} _2 $$ Z2-Yukawa-QCD模型是具有Yukawa和类似QCD的轨距扇区的简约模型类，在标准扰动理论的所有边际耦合中均表现出渐近自由度。 通过利用广义边界条件，我们发现了这些模型的进一步渐近自由轨迹的存在。 我们将这样的轨迹构造为不同逼近方案中希格斯势的准固定点。 我们首先以有效场论方法证实我们的发现，并使用功能重整化小组获得全面的情况。 我们还通过紫外线中弱的汤川耦合膨胀来推断出定标溶液的存在。 在相同的体制下，我们讨论了对于大场振幅拟定点解的稳定性。 通过使用伪光谱和射击方法的数值研究，我们为此类渐近自由理论提供了进一步的证据。

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这份白皮书探讨了生成式大模型在人工智能行业中的安全与隐私问题，针对这些强大的模型可能带来的信息泄漏、恶意使用以及伦理挑战进行了深入分析。该白皮书旨在提供关于如何确保生成式大模型在实际应用中的安全性和隐私保护的指导和建议。适合阅读这份白皮书的人群包括人工智能研究人员、数据科学家、隐私专家、安全分析师以及关心人工智能伦理和隐私问题的决策者。通过深入了解生成式大模型的潜在风险和保护方法，读者可以更好地应对其在实际应用中的挑战。 关键词：人工智能行业、生成式大模型、安全与隐私、白皮书、信息泄漏、恶意使用、伦理挑战、隐私保护。