No free lunch in LLM watermarking: Trade-offs in watermarking design choices
生成模型的进步使得 AI 生成的文本、代码和图像能够在许多应用中反映人类生成的内容。水印是一种将信息嵌入模型输出以验证其来源的技术，旨在减轻对此类 AI 生成内容的滥用。当前最先进的水印方案通过稍微扰动 LLM 输出标记的概率来嵌入水印，这可以在验证过程中通过统计测试检测到。不幸的是，我们的工作表明，LLM 水印方案中的常见设计选择使生成的系统出人意料地容易受到水印删除或欺骗攻击——导致在稳健性、实用性和可用性方面做出根本性的权衡。为了解决这些权衡问题，我们严格研究了一组针对常见水印系统的简单但有效的攻击，并提出了 LLM 水印实践中的指导方针和防御措施。提示艾伦图灵出生于... Unwate
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 16, Issue 5, October 2024
1) 特邀编辑：利用神经形态计算推进机器智能的特别专题作者：Guoqi Li、Emre Neftci、Rong Xiao、Pablo Lanillos、Kaushik Roy页数：1623 - 16252) LC-TTFS：利用 TTFS 编码实现脉冲神经网络的无损网络转换作者：Qu Yang、Malu Zhang、Jibin Wu、Kay Chen Tan、Haizhou Li页数：1626 - 16393) 深度脉冲神经网络的非对称时空在线学习作者：Rong Xiao、Limiao Ning、Yixuan Wang、Huajun Du、Sen Wang、Rui Yan页数：1640 - 1
Reswitching Pattern In Corn-Tractor Model
图 1：选择生产系数后成本最小化技术的变化这篇文章报告了 Steedman 玉米拖拉机模型的一些工作。我还没有找到三重转换的例子。不过，我发现了一个重新转换的例子。上图 1 和下表 1 显示了转换点如何随着玉米行业使用 I 型拖拉机生产一蒲式耳玉米所需劳动力的扰动而变化。区域 1 中只有一个转换点。在这个转换点附近，生产和使用 I 型拖拉机的利润率较低，每劳动年消费量增加，玉米行业每蒲式耳生产的劳动力投入减少。换句话说，这个转换点符合过时的边际主义直觉。表 1：区域区域描述1在转换点附近，I 型拖拉机以较低的利润率、较高的工资实现成本最小化。2反向劳动深化。在转换点附近，I 型拖拉机在利润率较
Monopoly Capitalism Is Inefficient
标题的说法并不令人惊讶。但我发现，这是根据我如何建立生产价格模型得出的，前提是各行业之间的相对利润率是稳定的。我并不是这种建模的原创者。我的贡献是分析技术的选择，并探索这种分析如何随着相对加价的扰动而变化。在价格方程中，s1 r、s2 r、s3 r 等是各个行业的利润率。我称 r 为利润率的比例因子。给定技术和给定的工资（以给定的计量单位表示），可以找到价格和利润率的比例因子。比例因子是工资的递减函数。给定工资时的成本最小化技术是该工资外部边界工资曲线的技术。在转换点，不止一种技术可以实现成本最小化。在竞争市场的情况下，1 = s1 = s2 = s3 = ...对技术选择的分析简化为文献中的
Video Friday: UC Berkeley’s Little Humanoid
视频星期五是每周精选的精彩机器人视频，由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还发布未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA@40：2024 年 9 月 23-26 日，荷兰鹿特丹SIROS 2024：2024 年 10 月 14-18 日，阿联酋阿布扎比SICSR 2024：2024 年 10 月 23-26 日，丹麦奥登塞Cybathlon 2024：2024 年 10 月 25-27 日，苏黎世享受今天的视频！我们推出了 Berkeley Humanoid，这是一个可靠且低成本的中型人形机器人研究平台，用于基于学习的控制
Visualizing Variations In The Analysis Of The Choice Of Technique
我在 Centro Sraffa 有另一篇工作论文，《可视化技术选择分析的变化》。摘要如下。摘要：本文描述了一个图表，该图表描述了选择技术分析如何随着商品生产模型中选定参数的扰动而变化。侥幸切换点将图表分割开来。提供了三个示例，即流动资本与加价定价、固定资本与结构经济动态以及密集租金与加价定价。
Is Clear Air Turbulence becoming more common?
近年来，商业飞机受到湍流影响的事件明显增多。这些事件有时是意料之外的，而且非常严重，导致乘客受伤、紧急降落，以及最近罕见的死亡事件。湍流可能由多种因素引起，从天气锋面的气团混合到扰动 […] 文章《晴空湍流是否越来越常见？》首次出现在 Flightradar24 博客上。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在《自然通讯》上发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类的判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Mind the Gap: A Visit to Slatington, PA
沃尔多·斯拉廷顿在哪里？“切诺基四八一，阿伦敦进近，高度计 30.48，保持在 3,500 英尺或以上。”当我下降到宾夕法尼亚州斯拉廷顿时，我的目光在分区图和覆盖外部世界的动态地图之间移动。机场是在山脊之前还是之后？这是在下降到宾夕法尼亚州一个不熟悉的机场时需要进行的常见心理练习。在 3,500 英尺的高度，我终于通过利哈伊峡谷发现了机场，跑道紧密地沿着利哈伊河的西岸隐藏在山脊线后面。阿伦敦进近机体贴地将我抬高，以越过目的地北边巨大的东西向山脊。我呼叫了机场。进近结束时，飞机发出了“切诺基四八一，高度由您决定，发出目视飞行规则，频率变更已获批准。”错误号码日期飞机航线飞行时间（小时）总计（小时
Asymmetric Certified Robustness via Feature-Convex Neural Networks
通过特征凸神经网络实现非对称认证稳健性 TLDR：我们提出了非对称认证稳健性问题，它只需要对一个类进行认证稳健性，并反映了现实世界的对抗场景。这种集中设置使我们能够引入特征凸分类器，该分类器可在毫秒级产生闭式和确定性的认证半径。图 1. 特征凸分类器及其对敏感类输入的认证的说明。该架构由 Lipschitz 连续特征图 $\varphi$ 和学习到的凸函数 $g$ 组成。由于 $g$ 是凸的，因此它在 $\varphi(x)$ 处的切平面全局欠近似，从而在特征空间中产生认证范数球。然后，$\varphi$ 的 Lipschitz 性会在原始输入空间中产生适当缩放的证书。尽管深度学习分类器被广泛
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 5, May 2024
1) 特邀编辑：基于可解释表示学习的复杂系统智能检测与维护特刊作者：刘志刚、Cesare Alippi、陈洪天、刘德荣页数：5819 - 58232) 基于大规模电动汽车和风电并网的新型自动发电控制方法作者：席蕾、李浩凯、朱继忠、李彦英、王守祥页数：5824 - 58343) 基于自适应动态规划的自旋交换无松弛系统最优自旋极化控制作者：王瑞刚、王卓、刘思迅、李涛、李峰、秦博东、魏庆来页数：5835 - 58474) 具有输出饱和和扰动的不确定非线性系统的事件触发分数阶跟踪控制作者：舒逸Shao, Mou Chen, Sijia Zheng, Shumin Lu, Qijun Zhao页数：58
Why Is Reswitching Empirically Rare?
图 1：随着技术进步，机器的经济寿命变化探索模型参数扰动在技术选择分析中的影响，为我提供了这个问题的答案。我不确定这篇文章中的论点有多完善。这个问题是由实证结果提出的，特别是 Han & Schefold 和 Zambelli 的结果。我之前曾对 Zambelli 发表过评论。Heinz Kurz 最近质疑了这些结果的可靠性。数据来自广泛使用固定资本的经济体。人们可以预期，目前不会再生产的旧工厂将投入运营并获得准租金。尽管如此，经验工资曲线却出奇地接近直线，而重新转换和其他“反常”现象似乎很少见。Bertram Schefold 认真对待他的实证结果。他一直在探索当投入产出系统的系数在某种意义
Future Papers For My Research Program?
我有时会写一些关于我研究计划的回顾。我一直在探索在技术选择模型中扰动参数的结果。这有点前瞻性。一维模式图的说明：我有一些精选的文字。机器经济寿命和资本密集度的独立性：我有我想要的分析结果。我读得慢，无法读到我需要将结果与奥地利资本理论联系起来的内容。我有一个非常不同的早期版本被 Metroeconomica 拒绝了。Fluke Switch Points 的参数空间分区说明：我的一份类似的论文草稿被 Cambridge Journal of Economics 拒绝了。带有标价扰动的广泛租金：我的一篇基于此的论文被《激进政治经济学评论》拒绝了。我需要得出更明确的结论。我可能不会再继续下去了。密
Recession Time? Don’t Act Surprised
财政部长耶伦没有看到任何即将出现衰退的迹象。她没有在寻找。正常的经济顺风已经平息，正如预测的那样，拜登的经济政策是一个重大的逆风。衰退有时被定义为全国就业人数在几个月内减少。其他时候，它被定义为实际GDP在两个季度或更长时间内下降。当涉及到预测这样的事件时，我的递归方法是首先了解总体趋势的发展方向。从技术角度来说，经济的“稳定状态”是高于还是低于我们现在的水平，以及高出多少？如果趋势强劲，那么围绕这一趋势的小扰动不会导致衰退。如果趋势持平，那么即使是一个小小的负面冲击也会根据一个或多个定义造成衰退。可以通过对比就业趋势和生产力趋势来评估将触发哪种定义。有四个重要趋势值得考虑：有机生产力增长、有
