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📝 深度技术 arXiv 机器学习 2026-06-02

Both Topology and Text Matter: Revisiting LLM-guided Out-of-Distribution Detection on Text-attributed Graphs

重新审视LLM如何利用拓扑与文本双重信息，提升文本属性图的分布外检测性能，被KDD 2026收录的研究。

arXiv:2602.11641v2 Announce Type: replace Abstract: Text-attributed graphs (TAGs) associate nodes with textual attributes and graph structure, enablin…

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📝 深度技术 arXiv AI 2026-05-25

ConjNorm: Tractable Density Estimation for Out-of-Distribution Detection

提出ConjNorm方法，实现可计算的密度估计，高效解决分布外检测难题

arXiv:2402.17888v5 Announce Type: replace-cross Abstract: Post-hoc out-of-distribution (OOD) detection has garnered intensive attention in reliable ma…

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🤖 AI·大模型 arXiv AI 2026-05-23

Benchmarking and Improving Monitors for Out-Of-Distribution Alignment Failure in LLMs

针对LLM在分布外场景下的对齐失败问题，提出基准测试和改进监测器的新方法，提升AI安全可靠性。

arXiv:2605.21602v1 Announce Type: new Abstract: Many safety and alignment failures of large language models (LLMs) occur due to out-of-distribution (O…

llm对齐分布外检测安全监测基准测试 ai安全

📅 日期

2026-05-20 2026-05-19

🐂 牛哥精选

Both Topology and Text Matter: Revisiting LLM-guided Out-of-Distribution Detection on Text-attributed Graphs

ConjNorm: Tractable Density Estimation for Out-of-Distribution Detection

Benchmarking and Improving Monitors for Out-Of-Distribution Alignment Failure in LLMs

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