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FactorDiff
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FactorDiff 改进扩散模型；AMT-X 暴露 LLM 安全缺陷 · 已追踪 2 个来源
一种名为 FactorDiff 的新方法将扩散样本分解为像素级因子，并将其路由给专门的专家，在 ARC-AGI 推理任务上的表现优于全局加权。此外，AMT-X 红队测试框架在前沿大型语言模型（LLM）上的攻击成功率达到了 100%，凸显了当前 LLM 安全评估方法存在的重大缺陷。
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FactorDiff 框架通过因子专家组合增强离散扩散模型 · 跟踪 2 个来源
研究人员推出了 FactorDiff，一个用于离散扩散模型的新颖框架，通过将样本分解为更小的因子来增强组合生成。这种方法允许每个因子动态地路由到最相关的专家，从而提高泛化和推理能力。FactorDiff 在 ARC-AGI 基准测试上得到了验证，在需要逻辑一致性和空间解耦的任务上表现优于全局加权方案。