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Multi-Agent AI Control: Distributed Attacks Hamper Per-Instance Monitors

多智能体人工智能控制：分布式攻击阻碍实例级监测

Oliver Makins, Orazio Angelini, Zohreh Shams, Mary Phuong

机构 * MATS Research（MATS研究所） 纠错

AI总结 研究多智能体人工智能控制中的分布式攻击，开发FakeLab代码库，评估单智能体监测应对分布式攻击的效果，发现碎片化效应，指出其与代码比例无关，受模型能力影响，还揭示显式规划器及不同强度监测的作用。

Comments Submitted to NeurIPS; 81 pages; 32 figures and 24 tables

Do Counterfactually Fair Image Classifiers Satisfy Group Fairness? -- A Theoretical and Empirical Study

反事实公平的图像分类器是否满足群体公平性？——理论与实证研究

Sangwon Jung, Sumin Yu, Sanghyuk Chun, Taesup Moon

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； NAVER AI Lab（NAVER人工智能实验室） ； ASRI/INMC/IPAI/AIIS, Seoul National University（首尔国立大学ASRI/INMC/IPAI/AIIS） 纠错

AI总结 研究图像分类中反事实公平与群体公平的关系，构建新数据集评估二者，发现CF不意味着GF，原因是潜在属性G，提出CKD基线，实验表明减少对G的依赖可使实现CF的模型满足GF。

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