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Predict-then-Optimize (PtO)
Predict-then-Optimize (PtO)
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新研究详述了针对优化系统中AI模型提取的防御措施
一篇新发表在arXiv上的研究论文详述了一种在上下文线性优化系统中防止模型提取的方法。这些系统常用于预测后优化（PTO）框架，旨在提供最优决策而不泄露其内部成本向量。该论文识别了攻击者通过观察不同上下文中的决策来学习底层预测模型的条件，特别是针对线性模型。为应对此，提出了一种防御机制，当预测成本向量接近决策边界时扰动决策，实验表明这种防御可以增加提取误差。
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协方差感知Transformer解决二次规划以实现决策
研究人员开发了一种使用Transformer解决二次规划（QP）问题的新颖方法，二次规划对于涉及协方差矩阵的决策任务至关重要。所提出的名为Time2Decide的方法通过显式地整合协方差信息来增强时间序列基础模型。在投资组合优化场景中，该技术与标准时间序列模型和“预测-然后优化”程序相比，表现出了卓越的性能。研究结果表明，Transformer可以通过在单次前向传播中利用二阶统计量来有效处理复杂的决策问题。