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Reed–Solomon code
Reed–Solomon code
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通用编码计算框架引入以实现容忍掉队者的机器学习 · 跟踪2个来源
两篇新的arXiv论文介绍了通用编码计算（GCC）框架，该框架旨在提高分布式计算的效率和弹性，尤其是在机器学习任务中。第一篇论文提出了一种感知流形编码策略，该策略利用数据的内在结构，在减少掉队者情况下的恢复错误方面优于标准GCC。第二篇论文为GCC建立了学习理论基础，通过将编码计算构建为均方误差损失，并为各种掉队者场景提供理论性能保证，从而证明了其在深度神经网络中的适用性。
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新的水印技术可将代码归因于 GPT-4.1 和 Llama 4 等大型语言模型
研究人员开发了一种新颖的多通道扩频码水印技术，可以将代码归因于其起源的大型语言模型。这种事后、无需训练的方法提供了 24 位有效载荷，远超以往的方法，并为各种攻击提供了正式的鲁棒性保证。在 GPT-4.1 和 Llama 4 生成的 Python 文件上进行了测试，该水印达到了 100% 的检测准确率，即使在遭受严重损坏和转换攻击的情况下也能保持高准确率。