FNN模型被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等安全关键的领域，因此需要测试模型的正确性，及时发现模型的缺陷并进行模型的修复与再训练。本次学术报告介绍了FNN模型正确性测试中遇到的两个关键问题和四种解决方法，并聚焦于两个最新的白盒与黑盒测试方法。
FNN模型正确性测试及测试样本生成-刘洧光原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/01/26/fnn%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%ad%a3%e7%a1%ae%e6%80%a7%e6%b5%8b%e8%af%95%e5%8f%8a%e6%b5%8b%e8%af%95%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e7%94%9f%e6%88%90/
联邦大模型将联邦学习与大语言模型相结合，遵循“数据不动、模型动”的原则，在无需集中原始数据的前提下，共同训练与优化大模型。该技术能有效破解数据孤岛，为医疗、教育等领域提供隐私安全的…
本次报告介绍了程序链接过程的基本概念，以及静态链接和动态链接中文件的结构和链接过程。基本概念包括程序构建（Build）过程、链接的历史和链接的作用等。链接的主要工作就是处理各个模块…
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