增强AI安全性：最新研究揭示插值对鲁棒性的影响
分析
这项研究探索了AI模型的学习方式与其抵抗攻击的能力之间的迷人关系。研究表明，模型“拟合”数据的方式——无论是完全插值还是不插值——对其脆弱性有着出人意料的强大影响。这为开发更安全、更可靠的AI系统开辟了令人兴奋的新途径！
引用 / 来源
查看原文"Interpolating estimators must be suboptimal even under a subtle future $X$-attack, and achieving perfect fitting can substantially damage their robustness."