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boolean satisfiability problem
boolean satisfiability problem
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新论文分析了二值化神经网络的鲁棒性验证复杂性
本文研究了二值化神经网络(BNN)验证问题的计算复杂性。研究人员通过将布尔可满足性问题(SAT)归约到二值化神经网络可满足性问题,证明了其NP-完全性。此外,他们发现均匀图像遮挡会导致分段常数网络输出,从而允许使用多项式时间算法来检查鲁棒性。
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经过推理训练的大型语言模型展现出超越生成长度的独特内部轨迹
研究人员开发了一种分析经过推理训练的语言模型的内部轨迹的方法,区分了仅仅是花费更多步骤和遵循不同的计算路径。通过调整生成长度,他们发现模型难度与修正后的轨迹几何形状相关,尤其是在编码任务中,与标准的指令微调模型相比,更难的问题在推理模型中显示出更直接的路径。在数学和布尔可满足性问题中也观察到了这种区别,尽管不太明显,这表明推理训练确实可以改变模型的内部处理方式,而不仅仅是长度。