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新的蒸馏方法增强生成式推荐系统 · 跟踪到2个来源
两篇新的研究论文介绍了用于生成式推荐系统的新型蒸馏技术。KL-MOPD通过根据token级KL散度对教师模型进行加权来解决协调多个推荐目标中的挑战，理论上优于标准的MOPD并在实验中显示出显著的改进。另一方面，SLIDE通过使用教师模型检索候选项并创建列表级蒸馏目标，将离线搜索与在线列表生成分离，从而使学生模型能够单次生成整个列表，并优于束搜索。
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新研究探讨图像模型中 $\ell_1$ 攻击的集中度
研究人员调查了在 $\ell_1$ 攻击图像模型时限制大幅坐标变化的影响。通过为每个坐标的扰动预算添加上限，他们发现即使峰值幅度和有效支持度显著降低，攻击成功率仍能保留很大一部分。这表明扰动集中度是评估模型对抗对抗性攻击鲁棒性的一个关键但常被忽视的因素。