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Khawaja Abaid Ullah
Khawaja Abaid Ullah
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大型语言模型展示出一致的社交吸引力判断，但与人类不同
一项新的研究论文调查了大型语言模型（LLM）判断社交吸引力的能力，并将其评估与人类判断进行了比较。研究发现，虽然LLM在三个吸引力等级的个人资料排序方面表现出稳定性和一致性，但它们比人类更倾向于对有吸引力的个人资料给出更积极的评价，对没有吸引力的个人资料给出更消极的评价。研究还探讨了性别呈现的影响，发现在LLM或人类评估中，性别名称、代词或中性名称均未产生显著影响。
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新的抗蒸馏采样保护分类模型免受知识蒸馏攻击
研究人员开发了ADS-C，一种新颖的抗蒸馏采样技术，旨在保护分类模型免受知识蒸馏攻击。与以前的方法不同，ADS-C以输入和置信度边际预算为依赖的方式扰乱模型的输出分布。这种方法可证明地保留了防御模型的top-1预测准确性，同时显著降低了在包括CIFAR-100、CIFAR-10和Tiny-ImageNet在内的各种数据集上蒸馏学生模型的性能。