Do Influence-Derived Data Perturbations Enable Machine Unlearning? A Controlled Study of Three Plausible Roles
arXiv:2609.12313v1 Announce Type: new Abstract: We evaluate Deep Perturbation Learning (DPL), which perturbs training images and labels along influence-derived directions, in three roles in which prior work has positioned it for machine unlearning: a direct deletion signal (the…
- 01.arXiv:2609.12313v1 Announce Type: new Abstract: We evaluate Deep Perturbation Learning (DPL), which perturbs training images and labels along influence-derived directions, in three roles in which prior work has positioned it for machine unlearning: a direct deletion signal (the…
Материал представлен в формате расширенного аналитического дайджеста.
Читать полную версию в первоисточникеСвязанные материалы
Все материалы →Пять странных подробностей из заявки Anthropic на IPO
Anthropic наконец-то подала в SEC свой проспект S-1, документ, призванный дать инвесторам возможность заглянуть под капот ее бизнеса: от того, сколько ее руководители зарабатывают и планируют потратить миллиарды на IPO, до рисков, которые могут подорвать ее амбиции. В более чем…
Anthropic’s IPO filing reveals its strategy for keeping enterprise customers hooked
Anthropic’s S-1 shows more than half of its $100,000-plus customers now use both the Claude Platform and a first-party app, a cross-selling playbook reminiscent of Amazon that’s making enterprise customers stickier.
FairStress: тест на демографическую справедливость моделей
📌 FairStress: тест на демографическую справедливость моделей Институт Аллена опубликовал набор FairStress для проверки того, меняет ли языковая модель своё решение о человеке из-за его расы, пола, религии, возраста, инвалидности или ориентации в сферах найма, кредитования,…