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Jose Luis Lima De Jesus Silva
Jose Luis Lima De Jesus Silva
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新型符号神经CPU增强AI模型可解释性
研究人员开发了一种迹监督符号神经CPU，旨在增强神经网络执行的可解释性。该架构结合了循环控制、可微分算术逻辑单元库和显式寄存器写回，可在每一步详细了解状态转换。该系统在非量化形式下能够精确重现参考执行，并且即使在八位量化下也能保留符号操作路径，解决了连续和低精度语义之间的数值漂移问题。
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新的MARL框架提升网络安全响应安全性
研究人员开发了一种新颖的安全契约图多智能体强化学习（MARL）框架，命名为ACD$^3$-GAT，以提高自主网络安全响应系统的可部署性。与传统的仅基于奖励的MARL不同，该框架将运营预算与奖励分开，并纳入了约束优化和反事实动作筛选。在CAGE Challenge 4中的评估表明，无约束方法会持续违反停机时间预算，而提出的ACD$^3$-GAT和C-MAPPO-GAT方法显著降低了停机成本和违规率，显示出改进的运营纪律和安全性。