The Autonomy Tax: Defense Training Breaks LLM Agents
自主性税：防御训练破坏LLM智能体
机构 * University of Southern California（南加州大学）
AI总结 揭示防御训练在提升LLM智能体安全性时，系统性地破坏其工具执行能力，导致任务失败率飙升，且无法有效防御复杂攻击。
高校专区
University of Southern California（南加州大学）
Benign overfitting beyond prediction: The ordinary least squares interpolator
超越预测的良性过拟合：普通最小二乘插值器
机构 * Department of Data Sciences & Operations, University of Southern California（数据科学与运营系，南加州大学） ； Department of Statistics, University of California, Davis（统计学系，加州大学戴维斯分校） ； Department of Statistics, University of California, Berkeley（统计学系，加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
AI总结 本文研究过参数化线性模型中最小ℓ2范数OLS插值器的参数估计与推断性质，推导了留k法、遗漏变量偏误公式和Frisch-Waugh-Lovell定理的过参数化版本，并扩展了高斯-马尔可夫定理。
Comments This work is accepted for publication in Biometrika
