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研究发现：AI训练中的合成数据会放大隐私风险
一篇新研究论文介绍了真实-合成混合训练（RSMT）的概念，这是通过文本到图像模型生成的合成数据来扩充真实数据集的一种常见做法。研究表明，这种方法并没有增强隐私，反而会显著放大训练集中剩余真实数据的隐私风险。研究人员开发了一个理论框架——RSMT记忆放大，以及一个名为RSMixLeak的工具，以证明在用合成数据训练时，模型如何被迫更积极地记忆真实样本，从而导致隐私泄露增加。
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新的SMI方法为未学习的AI模型提供可靠、高效的审计
研究人员推出了一种新颖的机器学习模型“遗忘”过程审计框架——统计成员推理（SMI）。传统的成员推理攻击（MIA）方法由于存在对齐偏差（即被遗忘的样本与非成员样本在误导MIA的方式上存在差异）而常常高估遗忘的有效性。SMI提供了一种无需训练的方法，将审计重新构建为估计遗忘特征分布中非成员混合比例，从而提供了一种更可靠、更高效的替代方案，并具有理论保证和强大的实证结果。
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新数据集追踪二语学习者习语加工中的认知努力
研究人员开发并验证了一个眼动追踪数据集，用于研究二语学习者如何加工习语。该数据集捕捉了不同熟练程度的二语（英语）学习者在字面优先加工过程中产生的认知成本，数据来源于葡萄牙语母语者。初步分析显示，语言熟练程度与回归眼动之间存在很强的关联，表明该数据集可作为评估人类加工模型和大型语言模型比喻理解能力的基准。