本次报告聚焦大模型支持下的程序崩溃故障定位方法，介绍了AutoFL与FlexFL两个代表性算法，重点讲解了函数交互在大模型中的创新应用，并比较开源与闭源模型在定位精度与效率上的表现，探讨大模型在故障定位解释能力方面的前景。
大模型支持的程序崩溃故障定位方法-王怡男原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/06/16/%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%94%af%e6%8c%81%e7%9a%84%e7%a8%8b%e5%ba%8f%e5%b4%a9%e6%ba%83%e6%95%85%e9%9a%9c%e5%ae%9a%e4%bd%8d%e6%96%b9%e6%b3%95/
真实的网络结构是高度非线性和复杂的，现有的浅层模型的网络嵌入方法都无法很好地表示更高级的非线性的网络结构。因…
多智能体系统安全是当前人工智能研究中的重要方向，与系统稳定性、信息可信性及防御能力密切相关，但现有研究多集中于单智能体输入输出过滤或局部安全策略，难以刻画复杂交互网络中的全局风险传…
梯度提升决策树（GBDT）是集成学习中梯度提升方法（Gradient Boost）与决策树（Decision…
异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构…
联邦学习在保证数据安全和隐私的情况下解决了数据孤岛和数据碎片化问题，主要分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。本次学术报告首先介绍联邦学习的历史现状、分类及应用场景，然后通…
计算机从按下电源按钮到操作系统启动完成的过程其实相当复杂，大多数普通用户可能并不了解其中的过程和玄机。本次报…
吕英 2015.1.28
机器学习已经演化为了一种服务模式，即机器学习即服务模式。互联网公司或提供模型训练接口，或提供模型预测接口给用户以提供相应的服务。但是，在提供服务的整个过程中，机器学习模型不可避免的…
认知扭曲是认知行为治疗中的核心概念，与抑郁、焦虑等心理障碍的形成和维持密切相关，但现有很多研究主要关注情绪倾向或表层语义，难以刻画个体更深层的思维偏差与认知模式，同时认知扭曲往往存…
对抗样本会的存在严重威胁到机器学习模型的输出准确性。目前最常用的对抗样本生成方法是FGSM，其通过在沿着损失…
