Yejin Choi

The Surprising Effectiveness of Membership Inference with Simple N-Gram Coverage

基于简单n-gram覆盖的成员推断的惊人效果

Skyler Hallinan, Jaehun Jung, Melanie Sclar, Ximing Lu, Abhilasha Ravichander, Sahana Ramnath, Yejin Choi, Sai Praneeth Karimireddy, Niloofar Mireshghallah, Xiang Ren

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出基于文本输出的成员推断攻击，通过n-gram重叠度评估模型生成文本与真实后缀的相似性，验证了其在黑盒模型上的有效性，并发现攻击成功率随计算预算增加而提升。

Comments CoLM 2025. v2: update citation

PoseX: AI Defeats Physics Approaches on Protein-Ligand Cross Docking

PoseX：人工智能击败物理方法在蛋白质-配体交叉对接

Yize Jiang, Xinze Li, Yuanyuan Zhang, Jin Han, Youjun Xu, Ayush Pandit, Zaixi Zhang, Mengdi Wang, Mengyang Wang, Minjie Shen, Guang Yang, Yejin Choi, Wu-Jun Li, Tianfan Fu, Fang Wu, Junhong Liu

机构 * Microcyto ； Purdue University（普渡大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Anew Therapeutics ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Peking University（北京大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 PoseX设计了一个开放源代码的基准测试，评估自我对接和交叉对接，通过23种方法和718/1312个数据集，发现AI方法在对接成功率上优于物理方法，并通过放松方法和结合口袋信息提升性能。