📐 Dowodzenie granic dla algorytmu Randomized MaxCut w Lean4
Świetny przykład połączenia teoretycznej informatyki z formalną weryfikacją – dowód na to, że narzędzia takie jak Lean stają się ważnym elementem nauki i inżynierii oprogramowania.
Dogłębna analiza formalizacji algorytmu przybliżonego Randomized MaxCut w środowisku Lean4. Autor pokazuje, jak wyrażać rozumowanie probabilistyczne i optymalizację kombinatoryczną w formie dowodów krok po kroku. Omawia też, jak struktury Lean, takie jak Finset i taktyki dowodowe, pozwalają modelować losowe przypisania i obliczenia wartości oczekiwanych.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧠 Task Injection – nowa klasa ataków na autonomiczne agentowe AI
Task Injection to sygnał, że bezpieczeństwo AI wchodzi w nową erę – potrzebne są połączenia między technicznymi zabezpieczeniami a procesami nadzoru i polityką bezpieczeństwa.
Google opisuje nowy typ ataku na autonomiczne agentowe systemy AI, zwany Task Injection. W przeciwieństwie do klasycznych prompt injection, ten typ wykorzystuje pozornie prawidłowe podzadania, które mogą prowadzić do wycieku danych lub wykonania złośliwych działań. W artykule przedstawiono odkryte luki w systemie Operator OpenAI oraz omówiono metody ich łagodzenia poprzez polityki wykonawcze i kontrolę ludzką.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧮 Wyszukiwanie podobnych tekstów z użyciem znormalizowanego dystansu kompresji
Połączenie klasycznych koncepcji algorytmicznych z nowoczesnymi narzędziami AI pokazuje, jak LLM-y wspierają, ale też ograniczają złożone programowanie funkcyjne.
Autor opisuje proces tworzenia biblioteki w Haskellu do wyszukiwania podobieństw tekstowych z wykorzystaniem miary Normalized Compression Distance. Dzieli się doświadczeniami z pracy nad kodem generowanym przez modele LLM, debugowaniem błędów typów i testowaniem własnościowym. Pokazuje, że kompresja może być ciekawą alternatywą dla klasycznych osadzeń neuronowych.
🔗Czytaj Więcej🔗