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ai2026/6/1 13:00:00
MAAT:マルチフェーズ アダプター対応ターゲット型アンラーニング

画像: Pexels

MAAT:マルチフェーズ アダプター対応ターゲット型アンラーニング

出典: arXiv cs.LG (原典を開く)

ニュース概要

arXivで発表された論文:機械アンラーニング評価は構造的に偏っており、因果関係と関係知識を探索するWhy型質問がCounterFactでは0.06%未満、ZSREでは0.6%、TOFU、MUSE、WMDP-Cyberでは1.3%未満にすぎず、この極度の不足は因果知識で失敗する手法が存在することを意味する。

ニュースタイムライン

  1. 2026年5月29日

    LoRAアダプターの特徴幾何学:微調整言語モデルにおける表現的乖離のスパースオートエンコーダ分析

    arXiv cs.LG

  2. 2026年6月2日

    ロバストなインコンテキスト学習に向けて: ターゲットにアクセスできないデモンストレーション取得のための分布外プロキシの活用

    arXiv cs.CL

  3. 2026年6月8日

    SafeGene: 転送可能な安全性アライメントのための再利用可能なアダプター

    arXiv cs.AI

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