arXiv · cs.AI· Anthony Rhodes·· 9 小时前
Penumbra：用于监管义务对抗搜索的样本高效方法
Penumbra: Sample-Efficient Adversarial Search for Regulatory Obligations
arXiv:2610.04693v2阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Anthony Rhodes
研究任务与主要进展
Anthony Rhodes 提出 Penumbra，通过从已验证锚点出发、自适应分配编辑预算，寻找仅相差少量词语却使双评估器判定跨越合规边界的响应。基于论文摘要，在金融咨询义务集合的60项义务上，Penumbra 返回144对边界响应；在相同记录数下，其覆盖的失效模式数量达到朴素枚举的1.43倍，并在临床分诊集合的18项义务上复现得到49对。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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