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Yichen Wang
Yichen Wang
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新的“score attack”方法为隐私学习建立下界
研究人员引入了一种名为“score attack”的新技术，为最优差分隐私学习建立下界。该方法有助于表征隐私约束下的 minimax 下界，而这通常难以确定。Score attack 可应用于各种统计模型，并在保持差分隐私的同时，最优地界定参数估计的 minimax 风险（在对数因子范围内）。
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新框架通过模型协作提升LLM多样性和质量
研究人员开发了一个名为基础对齐模型协作（BACo）的新框架，以解决大型语言模型输出质量和多样性之间的权衡问题。BACo在推理时运行，动态地将基础LLM与其对齐版本相结合。通过使用不确定性和内容信号，BACo将token生成路由到最合适的模型，在无需额外训练的情况下同时实现多样性和质量的提升。