研究人员开发了一种在自主系统中发现故障的新方法，在测试预算有限的情况下尤其有用。该方法利用来自更便宜的代理系统（如模拟器或相关策略）的信息来预测真实目标系统中的故障。通过学习目标风险的局部预测器并校正代理信号，该方法旨在识别既可能又多样的故障，与基线方法相比，可发现多达两倍的故障。 AI
影响 提高了自主系统测试和故障发现的效率，有望带来更强大、更可靠的AI应用。
排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了在自主系统中发现故障的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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