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RSS订阅原创 Durably Reducing Conspiracy Beliefs Through Dialogues with AI
2021 年 1 月 6 日，美国大选被窃取的阴谋论煽动了一场未遂叛乱。另一个阴谋声称德国的 COVID-19 限制措施是出于险恶用心，引发了 2020 年 8 月柏林国会大厦的暴力抗议活动。在民主面临越来越多威胁的情况下，科斯特洛等人研究了。人类参与者描述了他们认同的阴谋论，然后人工智能与他们进行了说服性的争论，。人工智能聊天机器人能够持续进行量身定制的反驳和个性化的深入对话，从而在几个月内减少了他们对阴谋论的信念，这对研究表明这种信念是无法改变的这一观点提出了挑战。
2025-02-28 10:46:21
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原创 Crowd: A Social Network Simulation Framework
这篇论文介绍了一个名为 Crowd 的社交网络仿真框架，旨在简化和加速在网络上开发基于代理的模型和仿真的过程。Crowd 的主要功能包括交互式网络可视化、用于设置仿真的配置文件方法（这也允许无代码的扩散任务）以及用于合并数据和绘制图表以进行进一步分析的工具。
2025-02-25 14:57:01
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原创 论文阅读 - Epidemic modeling for misinformation spreadin digital networks through a socialintelligence
这篇论文提出了一个新的数学流行病模型，用于研究数字网络（包括社交网络）中错误信息的传播。该模型考虑了网络中个体对错误信息的态度以及人类智能的特征，这些特征在判断和传播错误信息方面发挥着重要作用。通过数学分析，论文证明了该模型在实时环境中的存在性和有效性；该论文利用真实世界的数据进行模拟，预测了错误信息如何在不同的全球社区中传播，以及政策制定者应该何时采取干预措施。模拟结果表明，通过隔离虚假新闻等有效的干预机制，可以有效地控制错误信息在较大群体中的传播。
2025-02-21 16:22:33
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原创 论文阅读 - From a Tiny Slip to a Giant Leap: An LLM-Based Simulation for Fake News Evolution
随着在线错误信息传播日益严重，对虚假新闻的检测和追踪研究日益增多，然而，一个被忽视的问题是，虚假新闻并非自然存在于社交网络中，而是通常源于恶意行为者对事实的歪曲或故意捏造；因此，理解真实新闻如何逐渐演变成虚假新闻对于早期检测和预防至关重要。该论文旨在模拟和揭示这种演变过程，并提出了一个基于大型语言模型（LLM）的虚假新闻演化模拟框架（FUSE）。使用LLM作为Agent，代表模拟社交网络中的个体；定义了四种Agent类型：传播者、评论员、验证者和旁观者；
2025-02-21 09:52:38
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原创 From Skepticism to Acceptance: Simulating the Attitude Dynamics Toward Fake News
该论文提出了一个基于大型语言模型（LLM）的虚假新闻传播模拟框架（FPS），旨在详细研究虚假新闻传播的趋势和控制；该框架中的每个Agent代表一个个体，具有独特的个性，并配备了短期和长期记忆以及反思机制，以模仿人类的思维；Agent每天进行随机的意见交流，反思自己的想法，并更新他们的意见；模拟结果揭示了虚假新闻传播中与主题相关性和个体特征相关的模式，这与现实世界的观察结果相符；该论文还评估了各种干预策略，表明早期和适当频繁的干预可以在治理成本和有效性之间取得平衡，为实际应用提供了有价值的见解；
2025-02-20 13:30:26
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原创 论文阅读 - Uncertainty of Thoughts: Enhanced Information Seeking in LLMs - NeurIPS 2024
该论文介绍了一种名为 “思维不确定性”（Uncertainty of Thoughts, UoT）的算法，旨在提升大型语言模型（LLM）在不确定性环境下的信息搜寻能力。该算法通过主动提问来寻求解决任务所需的信息，尤其适用于医疗诊断和故障排除等实际应用。UoT 结合了以下三个关键组成部分：1. 不确定性感知模拟方法：使模型能够模拟可能的未来情景及其发生的可能性。2.基于不确定性的奖励机制：该机制以信息增益为基础，激励模型积极寻求信息，从而最大限度地减少未知信息的数量。3.奖励传播方案。
2025-02-20 10:32:29
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原创 论文阅读 - 模拟误导信息易感性 (SMISTS)： 利用大型语言模型模拟加强误导信息研究
心理接种是一种抵制误导性信息的策略，已被证明可以减少误导性信息的传播和广告效应。虽然这些接种方法很有效，但其设计和优化通常需要大量的财力和人力。为了应对这些挑战，这项研究引入了模拟误导易感性测试（Simulated Misinformation Susceptibility Test，SMIST），利用大型语言模型（Large Language Models，LLMs）来模拟误导研究中参与者的反应。SMIST 采用以生活经验为导向的模拟方法，考虑了参与者的各方面背景，以。
2025-01-07 11:34:02
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原创 ComE（Community Embedding） -- 基于嵌入的社区检测优化算法
ComE（Community Embedding）是一种基于嵌入的社区检测优化算法。它结合了节点嵌入技术与社区划分的目标，能够有效识别网络中的社区结构，并在社区划分过程中捕捉复杂的节点相互作用信息。
2024-12-21 18:04:12
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原创 论文阅读-PsySafe: A Comprehensive Framework for Psychological-based Attack, Defense, and Evaluation of M
多智能体系统在通过大型语言模型（LLM）增强后，可以展现出深厚的集体智慧能力。然而，出于恶意目的而滥用这些智能可能会带来巨大的风险。迄今为止，对与多智能体系统相关的安全问题的全面研究仍然有限。在本文中，我们通过代理心理学的创新视角探讨了这些问题，揭示了代理的黑暗心理状态对安全构成了重大威胁。为了解决这些问题，我们提出了一个基于代理心理学的综合框架（PsySafe），重点关注三个关键领域：首先，确定代理的黑暗人格特征如何导致危险行为；其次，从心理和行为的角度评估多智能体系统的安全性；
2024-12-19 14:04:05
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原创 论文阅读-AutoSafeCoder: A Multi-Agent Framework forSecuring LLM Code Generation through Static Analysis
使用大型语言模型 (LLM) 自动代码生成的最新进展使我们更接近完全自动化的安全软件开发。GAP：然而，现有的方法通常依赖于单个代理来生成代码，这很难生成安全、无漏洞的代码。传统的LLM程序综合主要关注功能的正确性，常常忽略运行时发生的关键动态安全影响。为了应对这些挑战，我们提出了 AutoSafeCoder，这是一个多代理框架，它利用 LLM 驱动的代理通过持续协作进行代码生成、漏洞分析和安全增强。该框架由三个代理组成：负责代码生成的编码代理识别漏洞的静态分析器代理以及使用。
2024-12-18 16:35:48
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原创 AAAI 2025 camera ready提交注意事项
我们需要可以多种方式使用并可以在多种设备上输出的源文件和PDF 文件。纸张的设计和外观严格受 aaai 样式文件 (aaai25.sty) 的约束。您不得对 aaai 样式文件进行任何更改，也不得在您自己的论文中使用任何命令、包、样式文件或宏来改变该设计，包括但不限于间距、浮动、边距、字体、字体大小和外观。AAAI 对您的源文件和 PDF 文件提出了必须遵循的要求。所有提交给 AAAI 发表的论文都将出于标准化目的重新编译。
2024-12-12 21:33:40
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原创 论文阅读 -- R-Judge: Benchmarking Safety Risk Awareness for LLM Agents -- EMNLP Findings 2024
大型语言模型（LLM）在跨实际应用程序自主完成任务方面表现出了巨大的潜力。然而，LLM 代理在交互式环境中操作时会带来意想不到的安全风险。给定代理交互记录的情况下判断和识别安全风险的熟练程度这项工作并没有在大多数先前的研究中关注LLM生成的内容的无害性，而是解决了对不同环境中LLM代理的行为安全性进行基准测试的迫切需要。作者引入了 R- Judge，这是一个旨在评估LLM在给定代理交互记录的情况下判断和识别安全风险的熟练程度的基准。（1）数据集： R-Judge包含。
2024-12-12 16:13:32
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原创 论文阅读 -- IDENTIFYING THE RISKS OF LM AGENTS WITHAN LM-EMULATED SANDBOX， ICLR2024
语言模型 (LM) 代理和工具使用的最新进展（以 ChatGPT 插件等应用程序为代表）实现了丰富的功能，但也放大了潜在风险，例如泄露私人数据或造成财务损失。识别这些风险是一项劳动密集型工作，需要实施工具、手动为每个测试场景设置环境并查找风险案例。随着工具和代理变得更加复杂，测试这些代理的高昂成本将使发现高风险、长尾风险变得越来越困难。为了应对这些挑战，作者引入了 ToolEmu：一个使用 LM 来模拟工具执行并支持针对各种工具和场景对 LM 代理进行可扩展测试的框架。
2024-12-11 11:20:54
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原创 论文阅读 - Context De-confounded Emotion Recognition
情境感知情绪识别（Context-Aware Emotion Recognition，CAER）是一项重要而具有挑战性的任务，旨在通过情境信息感知目标人物的情绪状态。近期的研究方法无一例外地侧重于设计复杂的架构或机制，以便从主体和文本中提取看似有意义的表征。
2024-12-08 11:48:40
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原创 RoformerBERT介绍
是基于模型改进的一个变种，结合了（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和的优点，旨在更好地处理长期依赖性问题，特别是在自然语言处理（NLP）任务中具有更好的效果。
2024-12-07 17:32:20
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原创 R-CNN介绍
将CNN的图像分类推广到目标检测任务；如何用CNN来定位目标位置；不可行的方法： 将定位目标作为回归问题：直接预测这些目标，但性能不好；可行的方法：提取候选区域，使用CNN提取候选区域特征，对区域进行分类目标检测任务在当时数据量较小；大数据集上进行有监督训练，小数据集进行微调 -- 迁移学习思路；
2024-12-06 09:57:36
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原创 Siknhorn算法介绍
计算两个概率分布P 和 Q之间的传输成本，通常表示为：是传输代价矩阵π 是联合分布（运输计划），满足边缘分布等于 P和 Q；U(P,Q) 是所有满足边缘分布的有效运输计划的集合;直接求解此问题的复杂度较高，为。Sinkhorn算法通过在目标函数中引入正则化项（如Kullback-Leibler散度）将问题转化为更易解的形式.
2024-12-02 14:02:10
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原创 行列缩放的思想
是一种矩阵归一化技术，其目的是将一个矩阵的行和列分别调整到满足特定的和或分布。给定一个矩阵，行列缩放的目标是找到两个对角矩阵和：矩阵 B 的每一行的元素和满足某一固定值（通常为1）：矩阵 B 的每一列的元素和满足某一固定值（通常为1）。即最终目标是让：其中 r 和 c 是预定义的目标行和与列和。
2024-12-02 11:13:27
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原创 论文阅读 ： Coordinated Reply Attacks in Influence Operations: Characterization and Detection
协调回复攻击是在网络流言行动和其他协调活动中观察到的一种战术，目的是支持或骚扰目标个人，或影响他们或其追随者。尽管协调回复攻击具有影响公众的潜力，但过去的研究尚未对其进行分析或提供一种方法来防范这种策略。在本研究中，作者以 Twitter 上的影响力行动为背景，描述了协同再攻击的特点。分析表明，这些攻击的主要目标是有影响力的人，如记者、新闻媒体、国家官员和政治家。
2024-11-29 10:27:44
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原创 论文阅读 - Labeled Datasets for Research on Information Operations
社交媒体平台最初被视为信息民主化的工具，但现在也演变成了传播阴谋论和可疑信息的渠道（拉泽等人，2018；沃索菲、罗伊和阿拉尔，2018）。不真实账户（Shao 等人，2018 年；Yang 和 Menczer，2024 年）、政治傀儡（Woolley 和 Howard，2018a）以及国家支持的运营商（Badawy 等人，2019 年）的扩散加剧了社交媒体在误导性叙述和宣传方面的脆弱性。欺骗性的、精心策划的活动，称为信息行动（IO），被定义为为了战略目标而操纵或破坏目标受众内的公共辩论的协调努力。
2024-11-27 18:24:29
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原创 论文阅读 - Causality Inspired Representation Learning for Domain Generalization
领域泛化（DG）本质上是一个分布外问题，旨在将从多个源领域学到的知识泛化到未见过的目标领域。主流方法是利用统计模型来模拟数据和标签之间的依赖关系，从而学习独立于领域的表征。尽管如此，统计模型只是对现实的简单描述，因为它们只需要对依赖性而非内在因果机制进行建模。当依赖性随目标分布发生变化时，统计模型可能无法泛化。为此，作者引入了一个通用的结构因果模型来形式化 DG 问题。
2024-11-25 16:05:39
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原创 COR 损失函数
协方差能代表两个变量X和Y之间的相关性，即如果Cov(X,Y) > 0时，当X增大时，Y也倾向于增大，表现为正相关；在自动编码器（Autoencoder）中，COR 损失可以使编码器生成的特征彼此不相关，提升特征的多样性和表征能力；给定n个样本和d个特征，协方差矩阵是一个dXd维的对称矩阵，每个元素表示两个特征之间的协方差；通过最小化 COR 损失，约束源域和目标域特征的相关性，提升模型在目标域的泛化能力；如果Cov(X,Y)<0时，当X增大时，Y倾向于减小，表现为负相关；是特征矩阵X的协方差；
2024-11-22 17:17:06
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原创 Z-score归一化 （标准化）
缩放数据，使得数据的尺度变为标准正态分布（即标准差为 1）对于给定的原始数据x, 其Z-score标准化后的值z。保留了原始数据的分布形状（线性缩放）不容易受到极端值（异常值）的严重影响。将数据中心化，使得数据的平均值变为 0;将数据转化为标准正态分布的方法。Z-score归一化是一种。：均值为0，标准差为1。
2024-11-22 15:03:30
2397
原创 独立因果机制
如果这些机制相互依赖，则模型的复杂性会显著增加，训练和推断的难度也会随之上升。汽车是由多个独立的部件组成的，比如发动机、刹车系统、转向系统等。，每个机制独立于其他机制的操作和参数变化。：如果改变了 X 的分布（比如人群中年龄分布发生了变化），这不会改变 X 如何影响 Y 的机制。在迁移学习中，因果机制的独立性保证了部分机制可以直接迁移，而无需完全重新学习。，即使分布发生变化（如干预某些变量），其余机制仍然保持稳定，模型即可具备迁移能力。这个独立性和模块化就是 ICM 的核心思想，用来描述因果机制的关系。
2024-11-22 11:18:20
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原创 神经网络的初始化
初始化神经网络中的权重和偏置是深度学习模型训练中非常重要的一步，虽然在某些情况下不进行初始化也能训练出模型，但正确的初始化方法能够显著提高训练效率并帮助模型更好地收敛。
2024-11-21 19:54:06
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原创 论文阅读 - Clicks can be Cheating: Counterfactual Recommendation for Mitigating Clickbait Issue
推荐是信息系统中一项普遍而重要的服务。为了向用户提供个性化建议，业内人士开始采用机器学习，更具体地说，就是根据点击行为数据建立预测模型。这就是所谓的点击率（CTR）预测，它已成为构建个性化推荐服务的黄金标准。然而，作者认为点击率和用户满意度之间存在着巨大的差距--用户被诱人的标题/封面 “欺骗 ”而点击商品的情况十分普遍。如果用户发现点击项目的实际内容令人失望，这将严重损害用户对系统的信任。更糟糕的是，在这种有缺陷的数据基础上优化点击率模型会导致马太效应。
2024-11-19 18:17:13
1246
1
原创 因果效应： 直接效应（控制直接效应，自然直接效应），自然间接效应
在药物和阿司匹林的例子中，药厂如果想要去除药物的副作用（头痛），需要考虑到，去除副作用后，患者服药后的阿司匹林用量就会比现在少，药物的治疗效果将只剩下现在药品对康复的。如果要考虑整体的治疗效果，那就不考虑患者吃没吃阿司匹林，或者说阿司匹林X带来的效果也是服用药品A间接带来的。患者就会吃阿司匹林X（变量x）来缓解疼痛，而阿司匹林的服用剂量又会对药品A的治疗效果Y产生影响。(这里的z是人为定义的，是干预后的变量，既不是服药前的自然用量，也不是服药后的自然用量，相当于do(X=x))
2024-11-19 15:21:16
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原创 论文阅读 - Causally Regularized Learning with Agnostic Data Selection
之前的大部分机器学习算法都是基于 i.i.d 提出的。假设。然而，这种理想的假设在实际应用中经常被违反，其中训练和测试过程之间可能会出现选择偏差。此外，在许多场景中，测试数据在训练过程中甚至不可用，这使得迁移学习等传统方法由于需要测试分布的先验而变得不可行。因此，如何解决鲁棒模型学习的不可知选择偏差对于学术研究和实际应用都至关重要。本文在假设变量间的因果关系在不同领域间具有稳健性的前提下，将因果技术融入预测建模中。
2024-11-15 10:00:07
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原创 7种正则化方法
正则化是一种降低机器学习模型过拟合风险的技术。L1正则化公式：L2正则化公式：L1正则化实际上就是L1范数，L1简单示意图：L2正则化实际是L2范数，L2简单示意图：从上面两图可以看出L1和L2正则化函数是凸函数，可行域是凸集，对应的问题是一个凸优化问题 -- 简单问题（可以看王木头学科学的视频，我这里介绍的不清楚：“L1和L2正则化”直观理解(之一)，从拉格朗日乘数法角度进行理解_哔哩哔哩_bilibili。
2024-11-13 17:40:33
992
原创 回归分析学习
似然函数：什么样的参数与数据组合后，组成y的概率最高；误差： 真实值与预测值之间的误差,对于每个样本都有。针对问题的求解： 利用因变量的观测值y，与估计值之间的离差平方和最小。变量数目： 一元回归（1个X，一个Y）；相关分析：2个或两个以上的变量之间的相关程度及大小的统计方法；一元线性回归，一元非线性回归、多元线性回归、多元非线性回归。自变量: x （预测或解释因变量的变量）自变量与因变量的表现形式：线性和非线性。因变量：y （被预测，被解释的变量）以及 x组合，使得其成为y的可能性最高。
2024-11-12 23:12:34
462
原创 论文阅读 - Pre-trained Online Contrastive Learning for Insurance Fraud Detection
医疗保险欺诈一直是医疗行业领域面临的严峻挑战。现有的欺诈检测模型大多集中于离线学习场景。然而，欺诈模式不断演变，使得基于过去数据训练的模型很难检测新出现的欺诈模式，这对医疗欺诈检测提出了严峻的挑战。此外，当前的增量学习模型主要是为了解决灾难性遗忘而设计的，但在欺诈检测中往往表现出次优的性能。为应对这一挑战，本文提出了一种用于医疗保险欺诈检测的创新在线学习方法，命名为 POCL。这种方法结合了对比学习预训练和在线更新策略。对比学习预训练在预训练阶段，利用对比学习预训练来学习历史数据。
2024-10-29 09:08:06
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原创 论文阅读-Causality Guided Disentanglement for Cross-PlatformHate Speech Detection
目前检测方法往往过于狭隘地关注特定的语言信号或某些词类的使用。当某一平台缺乏用于训练的高质量注释数据时，就会出现另一个重大挑战，需要能适应不同传播变化的跨平台模型。研究引入了一种跨平台仇恨言论检测模型，该模型能够在一个平台的数据上进行训练，并在多个未见过的平台上进行泛化。实现良好跨平台泛化的方法之一是将输入表征分解为不变特征和平台相关特征。学习在不同环境中保持不变的因果关系，可以极大地帮助理解仇恨言论中的不变表征。通过将。
2024-10-20 21:10:26
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原创 论文阅读 - Unify Graph Learning with Text: Unleashing（释放） LLM Potentials for Session Search
会话搜索涉及用户为满足复杂的信息需求而进行的一系列交互式查询和操作。当前的策略通常优先考虑顺序建模以深入了解语义，往往忽略了交互中的图结构。另一方面，虽然有些方法侧重于捕捉结构行为数据，但它们对文档使用的是通用表示法，忽略了细微的词级语义建模。在本文中，我们提出了一种名为“符号图排名器”（SGR）的模型，旨在利用最新的大型语言模型（LLM）的强大功能，同时发挥基于文本和基于图的方法的优势。具体来说，我们首先介绍了一种使用符号语法规则将图结构数据转换为文本的方法。这样就能将。
2024-09-27 19:00:10
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原创 论文阅读- On the Feasibility of Fully AI-automated Vishing Attacks
网络钓鱼攻击是社会工程学的一种形式，攻击者利用电话欺骗个人披露敏感信息，如个人数据、财务信息或安全凭证。攻击者利用（exploit）语音通信的紧迫性(urgency)和真实性(aythenticity)来操纵受害者，通常冒充银行或技术支持等合法(legitimate)实体。在这项工作中，我们研究了随着人工智能的出现，网络钓鱼(vishing)攻击升级的可能性。从理论上讲，人工智能驱动的软件机器人可能有能力自动实施这些攻击，通过电话与潜在受害者展开对话，欺骗他们披露敏感信息。
2024-09-26 09:44:42
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原创 论文阅读 - SWATTING Spambots: Real-time Detection of Malicious Bots on X
在 X（前身为 Twitter）等社交网络平台上，垃圾邮件机器人的活动日益猖獗，引发了人们对信息质量和用户体验的担忧。本研究提出了一种在 X 平台上实时检测和报告垃圾邮件机器人的创新方法。利用数据分析技术，我们调整了一个综合框架，该框架能够根据垃圾邮件账户的行为模式和特征对其进行准确识别和分类。通过为这一日益严重的问题提供有效的解决方案，我们的研究旨在增强用户对社交媒体交流渠道的信任，为用户相互交流和分享信息营造一个更加透明和真实的网络环境。
2024-09-24 09:38:50
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原创 论文阅读 - MDFEND: Multi-domain Fake News Detection
假新闻在社交媒体上广泛传播，涉及政治、灾难和金融等多个领域，对现实世界造成威胁。现有的大多数方法侧重于单域假新闻检测（SFND），当这些方法应用于多域假新闻检测时，其性能并不令人满意。作为一个新兴领域，多域假新闻检测（MFND）越来越受到关注。然而，不同领域的数据分布（如词频和传播模式）各不相同，这就是域偏移。面对严重的域转移挑战，现有的假新闻检测技术在多域场景下表现不佳。因此，设计一种专门的 MFND 模型就显得尤为重要。在本文中，作者首先为 MFND 设计了一个带有领域标签注释的假新闻基准数据集。
2024-09-20 17:29:09
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原创 强化学习系列 学习
基于与环境互动得到的结果好坏进行学习没有标准答案，但对结果的好坏有特定的标准输入为state，输出为actionAlphaGo 没有标准答案，但是有输赢；人学习走路：走的更快更稳chatgpt是因为RL才产生大的突破自身做出行为，输入到复杂环境中得到一个结果，根据某种规则判断行为好坏，并调整行为，之后做的更好其最终目的是得到一个policy，告诉我们在所以state中，最佳reward的action应该是什么大多数问题的环境太过复杂，无法被充分建模，只能通过与环境互动学习在环境中如何达成目的。
2024-09-19 16:23:31
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原创 论文阅读 - SELF-REFINE: Iterative Refinement with Self-Feedback
与人类一样，大型语言模型（LLMs）并非总能在首次尝试时产生最佳输出结果。受人类如何完善书面文本的启发，作者引入了 SELF-REFINE，这是一种通过迭代反馈和完善来改进 LLM 初始输出的方法。其主要思路是使用 LLM 生成初始输出；然后，同一 LLM 为其输出提供反馈，并利用反馈反复改进自身。不需要任何有监督的训练数据、额外的训练或强化学习，而是使用单个 LLM 作为生成器、改进器和反馈提供者。作者使用最先进的 LLM（GPT-3.5 和 GPT-4）对 SELF-REFINE 在。
2024-09-17 20:57:27
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原创 论文阅读-Demystifying Misconceptions in Social Bots Research
对社交机器人的研究旨在增进知识，并为最受争议的网络操纵形式之一提供解决方案.然而，社会机器人的研究却受到普遍偏见、夸大结果(hyped results)和误解的困扰（plague），这些都为模棱两可、不切实际(unrealistic)的期望和看似不可调和的结果埋下了伏笔。克服这些问题有助于(instrumental)确保可靠的解决方案并重申科学方法的有效性.在这篇文章中，我们回顾了社交机器人研究的一些最新成果，强调并修正了事实错误以及方法和概念偏差。
2024-09-16 13:08:55
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论文：On the efficacy of old features for the detection of new bots
2022-12-22
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