我的论文实验路线图
把一个研究想法真正落到可验证的方案上
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论文
这里一共收录了 7 篇文章，按时间从新到旧排列。
自适应分群检测思路
为什么我要做“先分群，再检测”
用低秩几何特征理解 LoRA 更新
为什么我开始关注奇异值熵和有效秩
Non-IID 为什么让检测变难
真正麻烦的不是异常，而是“正常本来就不一样”
联邦学习中的投毒攻击入门
问题不在“有没有人作恶”，而在“怎么识别得准”
为什么 LoRA 适合大模型微调
从“少量参数”理解低秩适配
从研究背景理解选题
为什么我会关注联邦学习下的 LoRA 投毒检测