Detecting Functional Memorization in Code Language Models
检测代码语言模型中的功能记忆
机构 * Meta ； Imperial College London（伦敦帝国学院）
AI总结 研究代码语言模型的功能记忆现象，通过反事实设置对比暴露目标代码的模型与未暴露的参考模型，使用文本和功能相似性度量，发现功能记忆超出文本重叠的检测范围。
高校专区
Imperial College London（帝国理工学院）
Counterfactual Stress Testing for Image Classification Models
反事实压力测试用于图像分类模型
机构 * Department of Computing, Imperial College London, UK（伦敦帝国理工学院计算机系）
AI总结 本文提出基于因果生成模型的反事实压力测试框架，通过干预扫描仪类型和患者性别等属性生成真实'如果'图像，以评估模型在目标分布偏移下的性能，比传统扰动更准确地捕捉性能变化方向和幅度。
Comments 12 pages, 6 figures, 2 tables. Accepted at the MICCAI 2026 Joint FAIMI-BRIDGE-EPIMI Workshop. To appear in Springer LNCS
