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Wang et al. reply
Wang et al. reply
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合成LLM评估数据可能具有误导性，dev.to警告
使用合成数据评估LLM可能是一个陷阱，因为生成的数据集可能无法准确反映真实世界的流量。虽然工具可以轻松创建数千个测试用例，但关键挑战在于确保这些合成输入与用户交互的实际分布相匹配，包括罕见和复杂的情况。没有这种验证，合成数据的高通过率可能会产生误导，掩盖潜在的生产问题。
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新理论界定了 KAN 训练的界限，揭示了隐私-实用性差距
研究人员为训练 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs，一种结构化的 MLP 替代方案）建立了新的理论界限。该工作分析了使用小批量随机梯度下降（SGD）训练的 KANs，包括具有相关噪声的差分隐私变体。这些发现揭示了非私有和私有训练模式之间的差距，表明差分隐私需要对数多项式网络宽度。