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AI 资讯

用于公平深度伪造检测的交叉性不变学习

arXiv:2610.37881v1 发布类型:新 摘要:深度伪造检测模型虽然整体准确率较高,但在不同人口统计群体之间却表现出显著的性能差异,导致某些群体的假阳性率远高于其他群体。现有的公平性感知方法通过约束模型输出以实现各群体预测的一致性来应对这一问题,但并未解决潜在的特征层面偏见。因此,这些模型仍可能依赖于诸如皮肤纹理等人口统计学特征作为检测篡改内容的间接线索。为了解决这一问题,我们提出了交叉性不变学习(IIL)框架,该框架着重改进特征学习,而非仅仅调整模型输出。IIL通过交替识别最具挑战性的群体划分

DistOptimize:分布式协议的自动优化

arXiv:2610.39017v1 发布类型:新 摘要:分布式共识与一致性协议难以分析,却又是云系统的基础;因此,在部署之前通常需要经过严格的证明与形式化验证。然而,同样的严格标准却很少应用于协议的修改——而这些修改在生产环境中频繁发生,极易危及系统的安全性。本文通过提出一种面向分布式协议的自动优化器——DistOptimize,消除了人为修改带来的安全风险。DistOptimize 将学术界提出的吞吐量优化方法移植到生产环境中使用的框架,并在 Rocq 语言中验证重写后的正确性,同时结合校准与基于 ILP 的搜索实现其自动化应用。

短时傅里叶变换并行实现的比较研究

arXiv:2610.38069v1 发布类型:新 摘要:短时傅里叶变换(STFT)通过对较长信号的一段短时窗口进行傅里叶变换,从而刻画频率随时间的变化特征。尽管傅里叶变换算法,尤其是快速傅里叶变换(FFT)算法,已得到充分发展以充分利用并行计算的优势,但关于并行短时傅里叶变换算法性能的研究仍较为有限。在本研究中,我们实现了两种并行短时傅里叶变换算法——一种基于FFT,另一种为准并行前馈算法——并对其进行了对比分析。研究发现,在低并发环境下,准并行算法在运行时间上更具优势,而……

TRACEs:面向分布式科学工作流的细粒度嵌入式溯源

arXiv:2610.39981v1 发布类型:新 摘要:大规模科学工作流运行于分布式高性能计算资源之上,这使得人们难以解释科学数据产品的生成过程,也难以理解为何相似的工作流执行会得到截然不同的结果。现有系统通常只关注分布式工作流的执行或溯源管理,很少将细粒度的溯源视为分布式科学数据产物的固有属性。我们提出了 TRACEs(可追溯的高级容器化执行运行时),这是一种适用于分布式容器化科学工作流的溯源架构,它将数据血统与执行上下文直接嵌入到每一个生成的数据产物中。通过将溯源与工作流编排解耦,TRACEs 将以产物为中心的溯源进行泛化

轮辐,而非环:重新审视语言模型中的工作日流形

arXiv:2610.37796v1 发布类型:新 摘要:近期研究提出,大型语言模型可能将某些概念表示为多维流形,而非单一方向。利用这些流形来解释或引导模型的表征时,通常假设沿流形移动对应于所表征概念的连续变化。在本研究中,我们针对典型的工作日流形检验了这一连续流形假设。尽管其具有引人注目的圆形几何结构,我们发现工作日的表征更像七个按圆周排列的离散状态,而非连续的环状结构。首先,我们证明局部敏感性在七个星期几处各有一个极小值,从而在流形内引导下,表征与行为之间呈现出阶梯式的映射关系。其次,w

用于模型校准的均摊化局部后验推断及其在海洋湍流闭合中的应用

arXiv:2610.37731v1 发布类型:新 摘要:模型偏差可能导致单一校准参数无法在整个上下文域内重现物理响应。此外,观测与上下文中的不确定性会影响校准过程,必须予以考虑并加以量化。我们通过根据观测值与目标上下文的接近程度对观测似然进行加权,构建了一族局部后验分布。高斯型局部化权重借助协方差膨胀来纳入上下文不确定性,并在域边界处进行反射处理,同时可选地针对不均匀的上下文采样进行修正。一种条件归一化流通过均摊化的变分推断方法近似该族后验分布。将这些局部后验分布按照预设的上下文测度进行整合,即可得到

新一代无创超声脑机接口亮相:无需开颅,持续 4 周干预有望唤醒“植物人”

IT之家 10 月 30 日消息,据央视新闻报道,广东深圳正在举办粤港澳大湾区国际脑机接口产业创新大会,同步开启国内首个光明大脑科技周。大会上,中国科学院深圳先进院等科研团队攻关的新一代无创超声脑机接口技术亮相。它颠覆了我们对传统脑机接口的认识:无需开颅、不用植入电极,靠超声波和大脑“对话”。基于该技术,每周...

数十agent,24天挑战数学界巨型工程,还揪出40年前漏洞

编辑|Neo100 多位顶尖数学家,耗费数十年,写下 1.5 万页证明。现在,AI 只用了 24 天,就把这项人类数学史上最庞大的工程之一,变成了 4300 多万行可以由计算机逐步验证的代码。更惊人的是,AI 在检查这些数学家留下的证明时,还揪出了一个存在近 40 年的论证漏洞。这不是一道奥数题,也不是一篇几十页的数学论文,而是被...

在适应之前进行校正:面向联邦自适应优化的梯度校正

arXiv:2502.02727v4 发布类型:替换-交叉 摘要:客户端漂移补偿方法能够缓解联邦学习(FL)中数据异构性带来的影响。尽管针对基于随机梯度下降(SGD)的联邦学习,漂移校正已得到充分研究,但其与自适应客户端优化器之间的相互作用仍缺乏深入理解。诸如Adam等自适应优化器会根据过去梯度的运行平均值来构建每次更新,因此仅对最终更新方向进行校正,将无法改变这些平均值及其所包含的漂移。我们提出了联邦自适应梯度校正({\tt FA-GC}),该方法在梯度进入这些运行平均值之前即对其进行校正,并将其与联邦自适应朴素跟踪({\tt FA-NT})进行了对比——后者是在最终更新方向上添加校正。我们证明,在一种理想情况下

针对哪种策略进行了校准?干预下的固定世界模型的保形不确定性

arXiv:2610.35877v1 发布类型:新 摘要:改变部署策略可能会使世界模型的不确定性失效,而同时保持物理转换机制和预测器不变。对于一步预测而言,如果源域与目标域的条件机制 $P(Y|X)=Q(Y|X)$ 相同,则该干预可通过预结果度量的变化 $w(X)=dQ_X/dP_X$ 来识别。对于受策略控制的动力学系统,这一比率可分解为状态占用率与动作倾向性两部分。加权保形校准能够将边际覆盖率迁移至目标分布;在估计出比率 $\hat w$ 的情况下,有 $P_Q\{Y \in C_{\hat w}(X)\} \ge 1-\alpha-TV(Q,\hat Q) \ge 1-\alpha-E_P|w-\hat w|$。源域与目标域分类器的总体对数损失遗憾同样界定了这一比率误差。若 $h$ 是其剪切

没有分词器,依然存在鸿沟:同形异义字符与不可见字符水印的跨语言公平性

arXiv:2610.36432v1 发布类型:新 摘要:同形异义字符与不可见字符水印均属于基于编辑的水印技术。它们并非改变模型生成文本的方式,而是在文本生成之后将其隐藏于其中。具体而言,这些水印会用外观相同或极为相似但拥有不同Unicode码点的同形异义字符替换部分字符,或者插入一些不会显示的字符,且整个过程无需访问生成该文本的模型。由于分词器对文本的切分方式,生成时水印在资源匮乏的语言上表现较差。鉴于这类水印作用于单个字符,它们并不会触及分词器,因此我们不禁要问:它们是否能够绕过这一局限?我们在24种文字体系下的40种语言变体中,测量了其容量(即每个字符所能承载的隐秘信息位数),以及其中有多少……

令牌置信度只是链长吗?对推理轨迹的信号处理审计

arXiv:2610.36709v1 发布类型:新 摘要:推理型语言模型通过撰写长长的思维链条来解答数学问题,而针对每个问题采样多条链条并以多数投票的方式提高准确率,却会大幅增加生成文本的开销。一种常见的降本方法是根据模型对其所写每个标记的置信度为每条链条打分,这里的“标记”指一个词或词的一部分。该方法将这种置信度在滑动窗口内(2048个标记)进行平均,并依据最低平均值决定保留或终止链条。我们将逐标记记录的置信度视为一种类似于音频或无线电信号的信号,并借助频谱分析、统计检验等标准信号处理工具来检测其中是否出现突变。我们从……中为500道题目各采样了16条链条。

OpenAI 宣布三项重大科学突破,科研界却不满其成果发布方式

IT之家 10 月 28 日消息,OpenAI 于当地时间周一宣布,公司在数学、计算机科学与物理学领域取得了引人瞩目的突破,同时称自身正在调整成果发布的沟通方式。不过,尽管看起来做出了路线修正,接受 The Verge 采访的科研人员对这家公司的行事方式却愈发感到厌烦。IT之家注意到,过去几个月,OpenAI 和数学界之间一直摩擦不断...