Watermarks for Language Models via Probabilistic Automata
通过概率自动机实现语言模型的水印
机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
AI总结 本文提出基于概率自动机的新型语言模型水印方案，兼顾生成多样性和不可检测性，实验验证其在鲁棒性和效率上的优势。
高校专区
University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）
Symmetry in Neural Network Parameter Spaces
神经网络参数空间中的对称性
机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 本文探讨了神经网络参数空间中的对称性，分析其对优化、泛化和模型复杂性的影响，并总结了相关研究的现状与未来方向。
Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR)
