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大语言模型自动驾驶的安全要求工程化
基于大型语言模型的原型管道可以在每次更新后自动细化和分解需求，还能对需求数据集进行审查，找出冗余或矛盾的需求，该研究通过多个迭代的设计科学，让不同公司的专家从定量和定性两个方面评估每个周期，最终在一个案例公司中实施了原型，并由负责团队评估其
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3 months ago
PiShield: 一个用于学习要求的 NeSy 框架
利用 PiShield 框架，可以确保深度学习模型在不同应用领域中满足安全性需求，并且允许根据需求在推理和 / 或训练过程中整合要求，本文还探讨了功能基因组学、自动驾驶和表格数据生成这三个应用场景。
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4 months ago
基于采样规范的智能能源系统学习控制的保护
探讨强化学习在控制能源系统中的挑战，其中除了性能要求外，还有额外的安全要求，如避免停电。我们详细介绍了如何通过离散化成线性时间逻辑（LTL）来加强实时时间逻辑中的这些安全要求，以使满足 LTL 公式意味着满足原始的安全要求。离散化使得先进的
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a year ago
感知系统安全要求的高效确定
本文提出了一种名为 “平滑强盗” 的新方法，利用黑盒模拟器的优势，有效确定满足安全要求的感知系统的性能特征，以视觉为基础的飞机避撞问题的实验证明了该方法的精确性和效率优于高斯过程和阈值强盗基线。
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a year ago
研究 AUC 指标的失效模式并探索安全关键应用系统评估的替代方法
本研究提出了三个度量指标来解决现有度量指标在选择性回答方面存在的局限性，实验结果表明，性能更好的选择性回答模型并不一定是较新或较大的预训练模型。这些发现有望促进针对安全关键应用的更好模型的发展。
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2 years ago
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