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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

2026-02-12 至 2026-02-12 共收录 1 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 幻觉与事实性 1 篇

2510.06025 2026-02-12 cs.LG stat.ML 57%

Out-of-Distribution Detection from Small Training Sets using Bayesian Neural Network Classifiers

从少量训练集出发利用贝叶斯神经网络分类器进行分布外检测

Kevin Raina, Tanya Schmah

机构 * Department of Mathematics and Statistics University of Ottawa(数学与统计学系 马尼托瓦大学)

专题命中 幻觉与事实性 :safety(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于贝叶斯神经网络的分布外检测方法,通过预期logit向量生成得分,并在MNIST和CIFAR-10数据集上验证了其在小训练集下的优越性能。

Comments British Machine Vision Conference (BMVC) 2025; 18 pages, 6 figures, 3 tables

Journal ref https://bmvc2025.bmva.org/proceedings/1187/

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