爱可可 AI 前沿推介(11.18)

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LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 1、[LG] Learning Interpretable Network Dynamics via Universal Neural Symbolic Regression 2、[CL] Does your LLM truly unlearn? An embarrassingly simple approach to recover unlearned knowledge 3、[LG] Non-Adversarial Inverse Reinforcement Learning via Successor Feature Matching 4、[CL] Stronger Models are NOT Stronger Teachers for Instruction Tuning 5、[CL] Counterfactual Generation from Language Models 摘要：通过通用神经符号回归学习可解释的网络动态、用非常简单的方法恢复遗忘学习的知识、基于后继特征匹配的非对抗性逆强化学习、更强的模型未必是更强的教师模型、语言模型的反事实生成 1、[LG] Learning Interpretable Network Dynamics via Universal Neural Symbolic Regression J Hu, J Cui, B Yang [Jilin University] 通过通用神经符号回归学习可解释的网络动态 要点: 提出了一种新的通用计算工具LLC（学习变化规律）， ………………………………