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Badllama 3：将安全微调从 Llama 3 中移除的方法（仅需几分钟）
我们展示了当攻击者可以获取模型权重时，LLM 安全微调很容易被规避。我们评估了三种最先进的微调方法 - QLoRA，ReFT 和 Ortho，并展示了算法进步如何在 FLOPs 和优化能力的削减情况下实现恒定的越狱性能。我们在一分钟内从 L
PDF3 days ago
去中心化、可扩展和保护隐私的合成数据生成
合成数据可减少隐私风险并提供更好的隐私保障，但要实现可信的合成数据生成，需要综合考虑算法、贡献者的自治性、去中心化、隐私性和可扩展性等方面。
PDF8 months ago
ICML计算最优树集合
提出了两种新算法以及相应的下限，适用于树集合，展示了决策树和树集合分类训练数据集所需的切割数相比，随着树的数量增加，集合所需的切割数可能会指数级下降。
PDFa year ago
探索面向地球科学数据分析的人工智能共同议程
本文探讨了地球科学、遥感和人工智能领域近年来趋近的发展情况，强调了这些交叉学科的研究方向和挑战，提出了人工智能在遥感和地球科学领域中的应用，以及年轻研究人员应该如何应对这些挑战，从而推动遥感和地球科学的发展。
PDF3 years ago
鲁棒性和差分隐私平均数估计
对于从共享数据中进行统计学习和分析，在保证隐私和鲁棒性两个主要问题中，PRIME 是第一种同时实现了隐私性和鲁棒性的高效算法，可以应用于广泛的分布。我们还使用了一个新的指数时间算法来提高 PRIME 的样本复杂度，达到接近最优的保证，并与已
PDF3 years ago
ICML评估强化学习算法的性能
本文提出了一种全新的强化学习算法综合评估方法，旨在解决现有评估指标不当的问题并确保性能结果的一致性和可重复性，且通过在标准基准任务上运用这种方法评估了广泛的强化学习算法。
PDF4 years ago
量子机器学习
本文讨论了量子计算机在机器学习中的应用，介绍了量子机器学习领域的研究方向、挑战和最新进展。
PDF8 years ago