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vision-language encoders
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DEFUSE框架为SSL编码器提供可泛化的后门防御
研究人员开发了DEFUSE，一个新颖的框架，旨在检测和防御针对自监督学习（SSL）编码器的后门攻击。与之前仅限于特定编码器类型或需要广泛先验知识的方法不同，DEFUSE提供了一种可泛化的方法。它利用贝叶斯后验推理和条件扩散生成模型来评估从编码器表示中重建图像的可能性，通过语义不一致性有效识别后门模型。
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新的“元游戏”框架量化AI模型解释中的二阶效应
研究人员引入了一个名为“元游戏”的新框架，用于量化模型解释中的二阶交互效应。该框架通过将归因方法视为一个合作博弈并计算其Shapley值，来衡量一个特征的归因对另一个特征的定向影响。元游戏理论上表明归因可以被分层分解为元归因，并在实践中证明了其在分析语言模型中的token交互、视觉-语言模型中的跨模态相似性以及文本到图像Transformer中的概念方面的效用。