arXiv · ML· Kim Phuc Tran·· 8 小时前AI 评分23
保护风险约束下可观测熵控的人类中心学习机制研究
Human-Centered Learning Mechanics: Observable Entropy Control under Protected-Risk Constraints
AI 导读
研究熵控学习在独立任务、风险与干预约束下的机制，指出单纯降低熵并不等同于安全性。 推导了噪声校准对数行列式泛函的光谱力公式，并给出了多个保护风险下的极小极大可行性证明与锥投影公式。 理论明确了可容许熵调节的边界与局限性，但未将压缩等同于对齐或证明对人类福祉的益处。
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