ai2026/6/1 13:00:00

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
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
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
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
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
2026年6月11日
PermDoRA -- 言語モデルにおけるアダプター干渉の理解:パラメータ空間幾何学の限界arXiv cs.LG
2026年7月20日
Causal-Audit: ターゲット認識型因果連鎖構築による明示的で監査可能なグラフベース推論arXiv cs.AI
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