RCW

新的NSAI-Fuzz框架增强了对神经符号AI系统的测试

研究人员开发了NSAI-Fuzz，一个用于测试神经符号AI（NSAI）系统的新型框架。该框架通过提供一种统一的、语义感知的、将变异与引导搜索分离的方法来应对NSAI的测试挑战。它利用五个风险信号——边界压力、接地不确定性、表示漂移、约束违反和存档新颖性——来表示候选系统。该系统进一步结合了可靠性校准加权（RCW）和上下文信号门控（CSG），以自适应地为这些信号分配权重，与现有的神经模糊测试方法相比，显著提高了故障发现率。