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Evaluating the Robustness of Neural Networks: An Extreme Value. . . Our analysis yields a novel robustness metric called CLEVER, which is short for Cross Lipschitz Extreme Value for nEtwork Robustness The proposed CLEVER score is attack-agnostic and is computationally feasible for large neural networks Counterfactual Debiasing for Fact Verification 579 In this paper, we have proposed a novel counter- factual framework CLEVER for debiasing fact- checking models Unlike existing works, CLEVER is augmentation-free and mitigates biases on infer- ence stage In CLEVER, the claim-evidence fusion model and the claim-only model are independently trained to capture the corresponding information From Control Application to Control Logic: PLC Decompile Framework. . . To address the challenge, we propose a PLC decompile framework named CLEVER, which can analyze the control application and extract the control logic First, we propose a simulation execution based code extraction method, which is utilized to filter the control logic related data Leaving the barn door open for Clever Hans: Simple features predict. . . This phenomenon, widely known in human and animal experiments, is often referred to as the 'Clever Hans' effect, where tasks are solved using spurious cues, often involving much simpler processes than those putatively assessed Previous research suggests that language models can exhibit this behaviour as well On the Planning Abilities of Large Language Models : A Critical . . . While, as we mentioned earlier, there can be thorny “clever hans” issues about humans prompting LLMs, an automated verifier mechanically backprompting the LLM doesn’t suffer from these We tested this setup on a subset of the failed instances in the one-shot natural language prompt configuration using GPT-4, given its larger context window TRANSFORMERS CAN NAVIGATE MAZES WITH MULTI-STEP PREDICTION en prediction objectives for basic graph navigation tasks In particular, 114 the work identifies a Clever-Hans cheat based on shortcuts in teacher forced training similar to theo- 15 retical shortcomings identified in Wang et al (2024b) This demonstrates that while transformers can 116 represent world states for mazes, they ma EVALUATING THE ROBUSTNESS OF NEURAL NET : A E VALUE THEORY APPROACH te the CLEVER scores for the same set of images and attack targets To the best of our knowledge, CLEVER is the first attack-independent robustness score that is capable of handling the large networks studied in this paper, so we directly r `2 and `1 norms, and Figure 4 visualizes the results for `1 norm Similarly, Table 2 comp Cross-View Contrastive Unification Guides Generative Pretraining for . . . In comparison, multi-view MPP is aimed at effectively integrating information from multiple views through clever design and strategy to capture a broader range of contextual information [13, 15, 36] Learnable Representative Coefficient Image Denoiser for. . . Fully characterizing the spatial-spectral priors of hyperspectral images (HSIs) is crucial for HSI denoising tasks Recently, HSI denoising models based on representative coefficient images (RCIs) under the spectral low-rank decomposition framework have garnered significant attention due to their clever utilization of spatial-spectral information in HSI at a low cost However, current methods

名人名言分类 佚名 谚语 巴尔扎克 歌德 高尔基 佚名 莎士比亚 培根 爱因斯坦 鲁迅 罗曼·罗兰 苏霍姆林斯基 雨果 契诃夫 泰戈尔 爱默生 列夫·托尔斯泰 马克思 爱迪生 奥斯特洛夫斯基 富兰克林 毛泽东 马克·吐温 卢梭 西塞罗 萧伯纳 列宁 赫尔岑 伏尔泰 华罗庚 李大钊 别林斯基 狄德罗 席勒 陶行知 亚里士多德 茨威格 黑格尔 居里夫人 巴甫洛夫 克雷洛夫 罗素 纪伯伦 郭沫若 达尔文 徐特立 车尔尼雪夫斯基 马克吐温 塞涅卡 柏拉图 希特勒 斯宾塞 叔本华 蒙田 屠格涅夫 苏格拉底 马卡连柯 邓小平 李奥贝纳 巴金 贝弗里奇 洛克 加里宁 戴尔·卡耐基 贝多芬 康德 达·芬奇 巴斯德 乌申斯基 卢棱 卡耐基 拿破仑 恩格斯 孟德斯鸠 托尔斯泰 雪莱 （英国）谚语 毛泽东（中） 谢觉哉 普希金 周恩来 朱熹 司汤达 贺拉斯 尼采 （法国）谚语 罗兰 毛姆 （前苏联）苏霍姆林斯基  罗斯金 德谟克利特 夸美纽斯 池田大作 拜伦 梁启超 三毛 培根（英国） 海涅 冈察洛夫 李四光 斯大林 拉罗什富科 莱辛 《对联集锦》 弗·培根 狄更斯 陀思妥耶夫斯基 赫胥黎 罗曼.罗兰 福楼拜 罗斯福 M·梅特林克 莫洛亚 吴玉章 （哈萨克族）谚语 卡莱尔 松下幸之助 阿法纳西耶夫（苏） 伽利略 列宁（苏） 莫泊桑 牛顿 司各特 凯洛夫 布莱克 孙中山 哈代 林肯 邓拓 冰心 雷锋 蒙田（法）《随笔集》 爱尔维修  MRMY.NET收集 易卜生 门捷列夫 法拉第 萨克雷 朗费罗 帕斯卡 吴运铎 郭小川 大仲马 奥维德 孙中山（中） 歌德（德）《歌德的格言和感想集》 茅盾 塞万提斯 但丁 孙武（春秋） 张志新 罗丹 圣西门 海塞 蔡元培 王尔德 方志敏 布鲁诺 果戈理 拉布吕耶尔 华盛顿 斯特林堡 萨迪 邹韬奋 惠特曼 P·德鲁克（美） 乔叟 兰姆 （欧洲）谚语 报摘 布莱希特 爱献生 薛瑄 萨迪（波斯）《蔷薇园》 卡斯特（美） 丁尼生 《五卷书》 薄伽丘 司马光（宋） 书摘 保罗 莫罗阿 斯宾诺莎 （朝鲜）谚语 德谟克里特 伊壁鸠鲁 伊索 肖伯纳 （德国）谚语 陶铸 杜威 茅以升 法朗士 蒙森 俾斯麦 芥川龙之介 裴斯泰洛齐 弗洛伊德 （非洲）谚语 托·富勒