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新的SCARCE方法改进了AI系统中的稀有事件分析
研究人员推出了一种新颖的方法SCARCE（Scalable Cascade Analysis for Rare-event Characterisation via Embeddings），用于估算AI系统中稀有事件的概率。SCARCE用学习到的潜在表示和几何标尺取代了传统的性能函数，实现了更准确高效的分析。该方法在MNIST错误分类任务上显著降低了估算误差，并在分析Llama-Guard-3-8B隐藏状态上的LLM越狱方面显示出潜力。
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生成式AI时代，机器学习工程师质疑传统机器学习的相关性
机器学习系统构建者 Vicki Boykis 反思了大型语言模型时代机器学习工程领域不断变化的格局。她质疑当大型语言模型能够生成代码并加速原型设计时，传统机器学习实践的持续相关性和价值。Boykis 借用构建和维护自己的知识“上下文窗口”的比喻，以有效地将新的AI工具与现有的软件工程原理相结合。