University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

A Deployment Audit of Release-Side Risk in Conformal Triage under Prevalence Shift

发布侧风险的符合性分诊部署审计

Chengze Li, Xiao Liu, Hanrong Zhang, Haiyang Peng, Yanghao Ruan, Huanhuan Ma, Chunyu Miao, Qichao Zhou, Xiangrong Qi, Philip Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Manteia Technologies Co., Ltd（Manteia技术有限公司） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种泄漏感知的发布侧符合性分诊审计方法，用于评估在患病率变化下，是否真正经历目标事件的患者被释放而无需审查，通过将目标主体分为三个非重叠角色来评估发布直接安全性。

Comments 20 pages, 4 figures, 5 tables

$π$-Attention: Online Efficient Sparse Transformers for Long-Context Modeling

π-注意力：用于高效长上下文建模的周期性稀疏变换器

Pike D. Liu, Chang Liu, Yanxuan Yu

机构 * University of California - Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出π注意力，通过周期性稀疏结构实现高效长上下文建模，相比环形注意力在接收场增长上更优，且在相同上下文长度下使用更少的GPU。