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Donsker-Varadhan
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新的 MA-SBI 框架利用侧信道数据进行准确的基于仿真的推断
研究人员推出了一种新颖的基于仿真的推断框架 MA-SBI，该框架解决了模拟器错误指定带来的挑战。与需要参数校准对的先前方法不同，MA-SBI 利用非结构化的侧信道信息（如文本）来纠正后验估计，而无需重新训练。该框架的理论界限表明，偏差的减少与错误指定和侧信道数据之间的互信息有关。实证结果证明了 MA-SBI 的有效性，在基准测试中匹配了神谕后验，并提高了流行病学真实数据的性能。
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AI Research Tackles Hallucinations with New Reliability and Interpretability Methods
Researchers are developing new methods to combat hallucinations in AI models, particularly in multimodal systems. One approach focuses on retrieval-augmented reliability-aware inference, which uses an external database …