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Jaeheun Jung
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新的IPPRO框架提供尺度不变的神经网络剪枝
研究人员推出了一种新颖的神经网络压缩框架IPPRO，该框架解决了基于幅度的剪枝的局限性。通过利用投影几何，IPPRO定义了一个尺度不变的“PROscore”，能够准确地捕捉滤波器重要性。该方法在包括CNN、Vision Transformers和LLaMA等LLM在内的各种架构上都展现出卓越的性能，尤其是在高压缩率下且无需微调的情况下。
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新的AI遗忘方法可不可逆地擦除数据
研究人员开发了一种名为One-Point Contraction (OPC) 的新机器学习遗忘方法，旨在不可逆地从AI模型中擦除数据。与仅模糊信息的现有方法不同，OPC将遗忘集特征折叠到原点，使其与分布外数据无法区分。这种方法已被证明能抵御恢复攻击，并保持保留数据的完整性，为AI中的安全数据擦除设定了新标准。