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interval arithmetic
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AI 代理发现用于优化常数的凸松弛
研究人员开发了一种新颖的自动研究范式，使用 AI 代理来发现凸松弛，这对于在优化问题中建立下界至关重要。该方法包括一个编码代理提出约束，以及一个理论代理在寻找反例的同时验证这些约束。该系统通过利用严格的区间算术进行验证，成功地改进了两个特定优化常数的认证下界：第一个自相关不等式和 Erdős 最小重叠常数。
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BARRIER框架通过激活几何实现鲁棒的机器遗忘
研究人员引入了BARRIER，一个新颖的机器遗忘框架，它侧重于隐藏层激活的几何形状，而不是静态的模型权重。该方法使用基于SVD投影的区间算术来定义目标信息擦除的边界超立方体。通过将更新限制在此区域内并在其外部数学上界定响应，BARRIER严格保护保留的信息，从而能够在不损害其他表示的情况下进行更积极的遗忘。实验表明，BARRIER在概念擦除方面实现了最先进的权衡，同时在各种分类器和扩散模型中保持了模型的完整性。