标签
MotifRole-Diff提出了一种用于分子图上掩码离散扩散的角色感知破坏调度,根据去噪难度和图级扰动影响分配掩码率,在QM9和MOSES基准测试上展示了改进的有效性和降低的FCD。
一场讨论,质疑针对中国大语言模型的游说附加捐款条件(例如Anthropic的行为)是正常做法还是常态化的腐败,尤其从非美国视角来看。
提出外生丢弃(exogenous dropout)——一种简单的训练干预方法,在训练期间随机将整个外生通道归零——以提高时间序列预测模型对协变量被破坏的鲁棒性。该方法在多种破坏类型和领域上匹配或超越更复杂的架构。
一名亚马逊卖家揭露了一个持续存在的黑市,中间人通过贿赂亚马逊员工获取内部渠道和竞争优势,凸显了此前起诉后依然存在的腐败问题。
这篇来自SQLite官方文档的文章解释了SQLite数据库可能被损坏的各种方式,例如恶意进程覆盖文件、文件描述符的误用以及不安全的备份程序,同时提供了相应的缓解策略。
介绍了CILN,一种通过受控输入损坏生成实例相关标签噪声基准的框架,能够显式控制模糊性的来源和严重程度。实验表明,它能够产生逼真的噪声结构,并揭示了流行的噪声标签学习方法中的失败模式。
作者描述了一个问题:LLM 代理的记忆图谱因错误的边而损坏,并提议使用声明的本体来验证写入和遍历。对 120 条故意破坏的遍历进行的测试捕获了所有错误。