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representation drift
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新的CLEAN框架确保概念空间演变中的认知诊断一致性
研究人员开发了CLEAN（Continual Learning with Expandable and Architecturally Isolated Networks，可扩展和架构隔离网络的持续学习）框架，这是一种用于认知诊断的新框架，可解决增量学习场景中的灾难性遗忘问题。该方法通过在架构上将新概念学习与历史诊断功能隔离开来，防止梯度干扰，从而确保心理测量一致性。在教育数据集上的实验表明，CLEAN实现了零表示漂移，在旧项目上的性…
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LLM更新可能导致回归；新研究探索预测信号
一项新的研究论文调查了预测大型语言模型（LLM）更新何时可能导致回归（即先前正确的输出变得不正确）的方法。该研究比较了各种信号，包括置信度分数、logit边际和注意力熵，以及跨版本信号，如输出KL散度和表示漂移。研究结果表明，这些信号的有效性高度依赖于特定任务和模型更新，没有单一信号被证明具有普遍优越性。然而，即使置信度指标失效，跨版本信号仍然可以提供信息，这表明对于高风险样本，可以选择性地回退到旧模型版本。