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Jiancong Xiao
Jiancong Xiao
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新理论为深度神经网络的对抗Rademacher复杂度提供界限
研究人员首次为深度神经网络（DNN）中的对抗Rademacher复杂度（ARC）开发了理论界限。这一新界限解决了DNN泛化到受扰动测试数据的挑战，尽管它们能够拟合受扰动训练数据，但这一问题一直存在。该方法引入了“中间对抗样本”的概念和一个兼容的计算覆盖数的框架，与现有的Rademacher复杂度界限进行了定性比较。实验表明，权重范数是DNN中观察到的鲁棒泛化差距的一个重要因素。
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研究发现，基于奖励模型的LLM对齐面临统计上的不可能性
一篇新论文探讨了大语言模型（LLM）与多样化人类偏好对齐所面临的统计挑战。研究人员证明，由于人类偏好中普遍存在孔多塞循环，现有的基于奖励的对齐方法（如人类反馈强化学习）在统计上是不可能的。然而，该研究也表明，非基于奖励的方法（如纳什学习）可以通过使LLM使用混合策略，在统计上保留少数派偏好。