Towards Worst-Case Guarantees with Scale-Aware Interpretability
面向尺度感知可解释性的最坏情况保证
机构 * Principles of Intelligence, USA(智能原理研究所,美国) ; Centre for Theoretical Physics, Queen Mary University of London(理论物理中心,伦敦女王大学) ; Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain(庞培法布拉大学,巴塞罗那,西班牙) ; Perimeter Institute for Theoretical Physics, Waterloo ON, Canada(皮尔姆研究所,滑铁卢,加拿大) ; Department of Informatics, University of Sussex(信息学院, Sussex 大学) ; Department of Brain Sciences, Imperial College London(脑科学系,伦敦帝国学院) ; Centre for Eudaimonia and human flourishing, University of Oxford(幸福与人类繁荣中心,牛津大学)
专题命中 幻觉与事实性 :safety(abstract);AI safety(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出通过物理重整化框架开发具有鲁棒性和忠实性的尺度感知可解释性工具,以提升人工智能的安全性。