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TTT-Discover
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研究发现自动化发现 Harness 存在泛化问题
一篇新研究论文对 OpenEvolve 和 TTT-Discover 等自动化发现系统普遍优越的观念提出了质疑。这项涉及超过 310 万次 LLM 部署的研究发现，没有一个 Harness 在各种模型-问题对上始终表现优于其他 Harness。研究表明，Harness 选择应被视为一个超参数，需要针对特定问题和模型进行定制，而不是一刀切的解决方案。作者还提出了一种自适应分配方法，该方法可以剔除表现不佳的运行并将计算资源重新分配给表现更…
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新的“进程 Sidecar”方法允许精确撤销语言模型的记忆
研究人员推出了一种名为“进程 Sidecar”的新颖方法，用于在安全训练后撤销语言模型中的学习信息。该技术旨在精确删除特定记忆，而不会像简单的减法方法那样负面影响模型的安全能力。该方法在新的 arXiv 论文中进行了详细介绍，使用了双系数编辑家族，并与标准任务算术相比，在多个模型上显示出改进的拒绝关闭率。