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Datalog

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6月19日
11:31
11:31官方账号arXiv cs.AI@Alaia Solko-Breslin, Pramod Kaushik Mudrakarta, Mihai Christodorescu, Somesh Jha, Krishnamurthy Dj Dvijotham
论文提出基于分布鲁棒优化(DRO)的框架,用于AI Agent在不确定性下的策略违反概率验证。该方法支持包含概率谓词或状态转换的Datalog策略,无需假设谓词间独立性。在终端和工具调用Agent标准基准上,计算出的概率上界比先前方法更紧,同时保证了安全与效用的权衡。实验表明,该方法在多个测试集上提升了安全策略的合规性。
论文AI Agent概率验证Datalog分布鲁棒优化安全策略

推荐理由:这篇论文给AI Agent加了一道安全锁:用分布鲁棒优化算清楚策略违规的概率上限,比旧方法更准、更高效。
原文
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