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Tag: #counterfactual2 results

LLM 實現可解釋 AML 分類

LLM 實現可解釋 AML 分類

提出一個證據約束的 LLM 框架,用於 AML 警報分類,整合檢索增強證據彙整、帶引用結構化輸出,以及反事實檢查。在合成基準上超越基線,PR-AUC 0.75,並具強大解釋性指標如引用有效性 0.98。實現受監管金融工作流程中可審計的合規 LLM 使用。

ArXiv AIResearchApr 23#aml#explainable-ai#counterfactual
CAFP:反事實模型平均實現群體公平

CAFP:反事實模型平均實現群體公平

CAFP 是一個模型無關的後處理框架,透過平均事實輸入與翻轉敏感屬性的反事實預測來確保群體公平。它無需重新訓練或在訓練時存取受保護屬性。理論分析顯示,它消除對敏感屬性的直接依賴、降低預測與敏感屬性間的互信息,並界定相對於原始模型的預測扭曲。

Ox Alpha:神秘模型公開亮相

Ox Alpha:神秘模型公開亮相

Ox Alpha 是一款透過 OpenRouter 與 OpenCode 提供的匿名模型,具備 100 萬 token 上下文、圖片與影片輸入、工具呼叫及免費使用等能力。早期測試顯示其推理與程式設計表現強勁,但開發者、參數量、訓練資料與正式基準排名仍未獲確認。