AI资讯新闻榜单内容搜索-鲁棒性

关键词: AI,大模型,鲁棒性,模型训练

本文首先简单回顾了『等效交互可解释性理论体系』（20 篇 CCF-A 及 ICLR 论文），并在此基础上，严格推导并预测出神经网络在训练过程中其概念表征及其泛化性的动力学变化，即在某种程度上，我们可以解释在训练过程中神经网络在任意时间点的泛化性及其内在根因。

关键词: chatGPT,AI,FAR AI,鲁棒性

实现“超人”人工智能？没那么简单。

关键词: SelfGNN,AI,GNN,模型训练

SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习，能够捕捉用户行为的多时间尺度模式，降低噪声影响，提升推荐系统鲁棒性。

关键词: LLM,SymbCoT,AI框架,AI,模型训练

不使用外部工具也能让大语言模型（LLMs）实现严谨可信的推理，新国立提出 SymbCoT 推理框架：结合符号化逻辑（Symbolic Logical）表达式与思维链，极大提升推理质量，鲁棒性与可信度。

关键词: 鲁棒性,EdgeNet,模型训练,神经网络

EdgeNet可以处理从干净的自然图像或嘈杂的对抗性图像中提取的边缘，产生鲁棒的特征，具有轻量级、即插即用等特点，能够无缝集成到现有的预训练深度网络中，训练成本低。

关键词: PromptBench,提示词测试,Prompt

作为连接人类与大模型的桥梁，大模型对 「Prompt (提示词)」 究竟有多敏感？同样的prompt，可能写错个单词、写法不一样，都会出现不一样的结果。