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Bayesian Posterior Confidence Narrowing
Bayesian Posterior Confidence Narrowing
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新的AI预测器框架优先考虑诚实以确保安全
研究人员提出了一个新的AI预测器安全框架，称为科学家AI（SAI）预测器，旨在防止隐式代理和目标导向行为。该框架训练AI基于“认识论情境化”的自然语言陈述来近似贝叶斯后验，区分事实声明和交流行为。目标是让AI能够诚实地预测代理、行为和后果，而自身不采纳目标，安全性和准确性通过训练过程共同支持。
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新的AI推理方法解决了高维方差和后验坍塌问题
研究人员推出了一种新颖的基于粒子的变分推理方法——熵正则化最优输运下降法（Entropic Transport Descent, ETD），该方法利用熵正则化最优输运来改进对难解分布的近似。与先前可能在高维情况下遭受方差坍塌的方法不同，ETD的全局协调机制能够保留多模态结构，并在各种实验中与SVGD等现有技术相媲美或表现更优。同时，对变分深度高斯过程（Variational Deep Gaussian Processes, VDGPs…