10:20
官方账号arXiv cs.LG@Zachary Speck, Asa Shepard
推荐理由：GPT - 2团队做了小规模单例反事实实验，测试示例学习后效果，和其他条件对比结果很有意思。
反事实
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8月20日
10:20
使用124M参数的GPT - 2模型在OpenWebText数据集上训练32个模型，每个模型在第200步时替换一行批次数据测试示例影响，发现示例暴露后50步预测更好但最终无差异，跨熵等基准测试也显示无显著差异。
8月18日
10:16
10:16
官方账号arXiv cs.LG@Adam Karvonen, Euan Ong, Subhash Kantamneni, Samuel Marks
推荐理由：这篇论文搞了个CHIVE自动找模型意外行为，结果发现现有可解释性技术对预测反事实行为没啥用，但用来训练数据倒挺能泛化，值得做可解释性的人看看。