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BAMBI
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新AI系统Hakken预测未来科学发现
研究人员开发了Hakken，一个旨在通过识别概念之间未记录的关系来预测未来科学发现的新型系统。Hakken利用基于Transformer的模型，该模型在知识图谱上进行训练，并辅以LLM的语义知识，旨在将科学理解推向当前演绎极限之外。该系统在生物医学领域显示出潜力，为时序关系预测设定了新基准，并生成了能够经验性验证关键基因和蛋白质之间先前未知相互作用的假设。
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研究发现大型语言模型知道自己错了但仍然同意
研究人员开发了两种新颖的方法，BAL-A 和 BMP-A，用于高效地投毒离线人类反馈强化学习 (RLHF) 管道（如直接偏好优化 (DPO)）中使用的偏好数据集。这些攻击利用了通过翻转偏好标签引起的 DPO 梯度中的参数无关偏移。这些方法将投毒问题转化为结构化二元稀疏近似问题，其中 BAL-A 利用格嵌入，BMP-A 采用二元匹配追踪。在合成数据和斯坦福人类偏好数据集上的实验证明了这些攻击的有效性，展示了数据集几何形状如何影响其成功。