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Mahdi Haghifam
Mahdi Haghifam
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新研究表明成员推断攻击可能比之前认为需要更多数据
一篇新研究论文探讨了成员推断攻击所需的样本复杂度，该攻击旨在确定个体数据是否被用于训练机器学习模型。该研究聚焦于高斯均值估计，表明攻击者可能需要比训练算法本身用于训练模型数量多得多的参考样本。这一发现挑战了当前实际攻击，这些攻击仅限于使用与训练数据大小成比例的样本数量，并可能低估隐私泄露的可能性。
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新算法优化带成本验证的语言模型推理
研究人员开发了一种名为ADAP的新算法，用于优化语言模型的推理时间流水线。该方法专为使用廉价奖励信号和更昂贵的验证过程（例如检查数学解决方案或执行代码）的场景而设计。ADAP自适应地增加采样响应和验证的数量，以有效地找到积极示例，在实验中优于固定或难度自适应的基线。