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network management
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新的SentAttack方法针对AI系统中的密集检索模型
研究人员开发了SentAttack，这是一种新颖的句子级黑盒对抗攻击方法，专门用于检索增强生成（RAG）系统中的密集检索（DR）模型。该方法通过生成低排名、不相关的文档来误导DR模型，克服了现有单词级攻击的局限性。SentAttack分两个阶段进行：首先，使用来自黑盒RAG系统的数据训练一个代理DR模型；其次，利用该代理模型通过将句子级聚类与目标查询连接起来来创建对抗性文档。
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新方法增强了时序图神经网络的可解释性
研究人员开发了一种新方法来解释基于事件的时序图神经网络（ETGNNs）的工作原理。当前的方法仅分析信息流的一部分，忽略了通过捕获长期时间依赖性的事件诱导变量的关键路径。所提出的方法基于归一化相关性度量（NRM）框架，分析了包括事件嵌入和事件诱导变量在内的整个信息流，以提供更全面和可解释的解释。该方法已在合成和真实数据集上进行了评估，证明其性能优于现有技术。