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在指令调优过程中的零样本泛化：相似性和粒度的见解
使用多种度量标准首次证明了指导调整过程中的零样本泛化是一个基于相似性的从训练数据到测试数据的在实例级别上的推理表现，我们的分析有助于推动对指导调整过程中零样本泛化的理解，并为更加对齐的 LLMs 的发展做出贡献。
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19 days ago
量化分布漂移和不确定性，提升机器学习应用的模型鲁棒性
使用合成数据和统计度量来评估分布变化和模型不确定性，为实现机器学习应用在现实世界中的成功部署提供了重要方法和见解。
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2 months ago
关于无需数据相似性的联邦学习算法收敛性的研究
本文提出了一种新颖而统一的框架，用于分析联邦学习算法的收敛性，无需数据相似性条件，并应用于著名联邦学习算法，得到了不依赖于数据相似性条件的固定步长、递减步长和步长衰减的精确表达，从而在变化的数据相似性条件下，显著提高了联邦学习算法的收敛速度
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4 months ago
在回归市场中数据相似性下的隐私感知数据获取
数据市场通过去中心化数据交换来实现应用程序（例如预测、学习或推断）的目的。然而，相关研究通常忽视了数据相似性如何通过统计信息泄露影响定价和数据价值，我们提出了一个使用局部差分隐私的查询 - 响应协议，该协议用于双方数据获取机制的市场设计，进
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7 months ago
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