关键词verification
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  • ModelVerification.jl：一个全面的工具箱，用于形式化验证深度神经网络
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  • 训练事实验证器的方法：多模态开放模型的知识传递
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  • NIPSAssertionBench: 用于评估大语言模型的断言生成基准
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  • 迈向更公平的人脸识别数据集
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  • 深度强化学习的验证引导屏蔽
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  • CheckEmbed：对开放式任务的 LLM 解决方案进行有效验证
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  • 基于学习的具有神经网络策略的随机动力系统的验证
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  • 判定 ReLU 神经网络的单射性和满射性的复杂度
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  • 深度神经网络验证的认证证明检查器
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  • PropertyGPT：通过递归加智能规则生成从而实现智能合约的 LLM 驱动形式验证
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  • 基于形式化和基于仿真的方法进行高效 RADAR SoC 验证
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  • 利用插值模型和误差界提高可验证的科学机器学习
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  • 随机强化学习策略的概率模型检验
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  • 基于扩展的抽象论证中首选项计算与验证方法
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  • NUMTEMP：一个用于验证具有统计和时间表达的声明的实际基准
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  • 神经网络动力系统模型的转化系统抽象框架
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