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Elon Litman
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PyTorch 反向传播被利用来运行图灵完备的恶意软件
研究人员发现了一种在 PyTorch 神经网络的反向传播中执行图灵完备程序的方法。通过构造一个数学上评估为零的损失函数，攻击者可以在模型的训练过程中引入任意代码执行，例如像康威生命游戏这样的细胞自动机。此漏洞利用了 IEEE 754 浮点运算与 PyTorch 自动微分引擎之间的差异，允许在不改变模型报告的损失或需要直接修改基础模型检查点的情况下嵌入恶意负载。
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新的GOAT注意力机制通过可学习的先验改进Transformer模型
研究人员推出了一种名为“可训练先验的广义最优传输注意力”（GOAT）的新型注意力机制，旨在改进Transformer模型中的标准注意力。GOAT将注意力重新构建为熵最优传输问题，允许使用可学习的先验，而不是隐式的均匀先验。这种方法通过将空间信息直接整合到注意力计算中，解决了注意力汇聚等问题，并提供了更好的长度泛化能力。