University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

LOFA: Online Influence Maximization under Full-Bandit Feedback using Lazy Forward Selection

LOFA: 在全伯德反馈下使用懒惰前向选择的在线影响最大化

Jinyu Xu, Abhishek K. Umrawal

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 LOFA通过利用次模性质和懒惰前向选择，在全伯德反馈下实现更低的实证后悔，优于现有算法。

Comments 14 pages and 6 figures

OFFSIDE: Benchmarking Unlearning Misinformation in Multimodal Large Language Models

OFFSIDE: 多模态大语言模型中误信信息消除的基准测试

Hao Zheng, Zirui Pang, Ling li, Zhijie Deng, Yuhan Pu, Zhaowei Zhu, Xiaobo Xia, Jiaheng Wei

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； BIAI, ZJUT & D5Data.ai（BIAI、浙江工业大学及D5Data.ai） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 OFFSIDE通过足球转会谣言数据集，评估多模态大语言模型中误信信息消除的挑战与方法，揭示现有技术的局限性。