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疫苗：针对大型语言模型的扰动感知对齐
新型的定型服务范式引入了大型语言模型（LLMs）的新攻击面：用户上传的少量有害数据可以轻易地欺骗定型，从而产生对齐破坏的模型。我们进行了实证分析，揭示了一种可能引起对齐破坏效应的有害嵌入漂移现象。在我们的研究发现的启示下，我们提出了一种名为
PDF5 months ago
网络上观点形成的样本复杂度
通过在社交网络中进行样本复杂度研究，该论文探讨了公共卫生官员如何以最少的资源分发信息，确保社区广泛理解与实际事实相一致，我们的发现在合成和实际网络上得到了实证验证，对政策具有重要意义。
PDF8 months ago
利用大型语言模型和弱监督进行社交媒体数据标注：使用 COVID-19 自报疫苗推文进行评估
本研究评估了使用大型语言模型（例如 GPT-4）和弱监督来识别 COVID-19 疫苗相关的推文，以与人工注释者的性能进行比较。通过手动筛选的黄金标准数据集，利用 GPT-4 在无须额外微调或指示的情况下提供标签，在单次模式下进行分析。
PDF10 months ago
来自网络搜索记录的疫苗接种准确测量和拒绝接种的关切
利用搜索引擎日志和机器学习技术，开发出疫苗意图分类器，以精确检测搜索中的用户是否正在寻求 COVID-19 疫苗，并组织 25,000 个与疫苗有关的网址，构建疫苗担忧的分层本体论，发现该分类器可以用于确定两组人群，即疫苗早期采用者和疫苗持
PDFa year ago
疫苗副作用是病毒还是政府引起的？：新冠病毒疫苗不良反应报道中的党派偏见
本研究发现保守派媒体相对自由派媒体报道更多与疫苗有关的意外事件，并揭示了在 COVID-19 疫苗舆论中存在的政治偏见。
PDF2 years ago
MM接近感应：建模和理解嘈杂的 RSSI-BLE 信号和其他移动传感器数据，用于数字接触追踪
为了有效地进行数字化接触追踪，我们提出了一种新的系统，通过蓝牙低功耗信号和其他设备传感器（加速计、磁力计、陀螺仪）的联合模型来估计成对个体接近度，并探索多种方法来解释传感器数据流以及使用多种统计和深度学习方法来学习传感接近度的表示，并报告规
PDF4 years ago