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LinUCB
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新的 BITE 框架利用 LLM 裁判偏见来提高分数
研究人员开发了一种新颖的黑盒对抗框架 BITE，该框架利用 LLM 裁判的风格偏见来人为地提高其分数。通过将风格化编辑的选择框定为上下文老虎机问题，BITE 使用 LinUCB 策略来适应性地选择能够最大化裁判分数的编辑，而无需访问模型参数。该框架成功实现了超过 65% 的攻击成功率，并将 9 分制的分数提高了 1-2 分，同时保持了语义等价性并逃避了检测方法，凸显了 LLM 作为裁判范式中的一个重大漏洞。
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新的 Bandit 算法应对对抗性攻击和复杂应用
研究人员正在探索 Bandit 算法的新前沿，重点关注其在复杂场景中的应用和鲁棒性。一篇论文研究了高维离线 Bandit 上的对抗性攻击，揭示了用于评估生成式 AI 的奖励模型的漏洞。其他研究深入探讨了理论进展，例如方差敏感 Thompson 采样、重试感知 Bandit 的有限时间遗憾分析以及对抗性线性上下文 Bandit 的改进算法。此外，还有研究考察了 Bandit 在潜在状态环境、具有延迟反馈的决斗 Bandit，甚至深度脑刺…