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ACLCaLM：对比大型和小型语言模型以验证基于实体的生成
引入了一种新的验证框架 CaLM，用于装备语言模型生成更可信和可追溯的响应，并通过迭代的反馈机制，提高了模型的性能。
PDFa month ago
DeepCDCL: 基于 CDCL 的神经网络验证框架
提出了基于冲突驱动子句学习算法的新型神经网络验证框架 DeepCDCL，通过引入异步子句学习和管理结构，与直接应用 CDCL 框架相比，减少了冗余的时间消耗。同时，在 ACAS Xu 和 MNIST 数据集上对我们的方法的性能进行了详细评估
PDF4 months ago
ACLStyle-News: 基于风格化新闻生成和对抗验证的神经假新闻检测
通过使用出版商元数据以隐含发布者的模板、文本类型、政治立场和可信度，我们提出了一种新颖的验证框架 Style-News，用于防止有害的虚假信息从恶意社交媒体传播，同时通过识别风格与出版商对应以及区分给定新闻的来源是人类撰写还是机器生成，我们
PDF5 months ago
面向合成图像的开放式架构归因验证系统
由于缺乏在未知架构上工作的方法，使得大多数合成图像归因的方法只能归因于训练集中的模型或架构生成的图像，限制了其在实际场景中的适用性。本文提出了一个验证框架，该框架依赖于孪生网络，以解决将合成图像归因为生成它们的架构的开放集问题。我们考虑了两
PDFa year ago
基于组件的建模与仿真检验框架：集成各组件
本文提出了一个综合的验证框架来应对组合性验证中的一些重要问题，并提出了一个验证过程来验证不同类型的系统模型，如反应式、实时和概率系统的组合性。该框架提供了验证组合性所需的方法、技术和工具支持。为了验证动态 - 语义组合性，我们探讨了三种不同
PDFa year ago
面向实际分布偏移的认证鲁棒性
本研究考虑了如何证明深度神经网络对真实世界的分布转化具有鲁棒性，提出了一种基于神经符号学的验证框架，并采用生成模型学习数据扰动，解决了现有验证方法对于许多最先进生成模型的 sigmoid 激活函数的处理问题，实验结果表明，该框架在 MNIS
PDF2 years ago
通过高斯过程回归形式化验证未知动态系统
本文提出了一个基于高斯过程回归的验证框架，将连续空间系统抽象为有限状态不确定马尔可夫决策过程，利用模型检测工具验证抽象的不确定性，并将结果扩展到基础的部分可观测系统，有效地应用于线性、非线性和切换系统等多种情况下。
PDF3 years ago
高斯过程回归对未知动力系统的安全验证
提出了一种使用高斯过程的验证框架来对不确定动态系统进行抽象，并利用已有方法对不确定马尔可夫过程进行安全验证，该方法在多个例子中得到了验证。
PDF4 years ago