Separating Oblivious and Adaptive Differential Privacy under Continual Observation

Diese Arbeit löst eine offene Frage von Jain et al., indem sie erstmals ein Problem vorstellt, das die Differential-Privacy unter kontinuierlicher Beobachtung in den oblivious und adaptiven Settings trennt, indem sie zeigt, dass ein oblivious Algorithmus über exponentiell viele Zeitschritte hinweg genau bleibt, während jeder adaptive Algorithmus bereits nach konstant vielen Schritten ungenau wird.

Mark Bun, Marco Gaboardi, Connor Wagaman2026-03-12💻 cs

DynVLA: Learning World Dynamics for Action Reasoning in Autonomous Driving

Die Arbeit stellt DynVLA vor, ein autonomes Fahrmodell, das durch die neuartige „Dynamics CoT"-Methode und einen speziellen „Dynamics Tokenizer" kompakte Weltvorhersagen generiert, um physikalisch fundierte und effiziente Entscheidungen zu treffen, die in umfangreichen Experimenten Text- und Bildbasierte Ansätze übertreffen.

Shuyao Shang, Bing Zhan, Yunfei Yan, Yuqi Wang, Yingyan Li, Yasong An, Xiaoman Wang, Jierui Liu, Lu Hou, Lue Fan, Zhaoxiang Zhang, Tieniu Tan2026-03-12💻 cs

BOPIM: Bayesian Optimization for influence maximization on temporal networks

Die Studie stellt BOPIM vor, einen Bayesian-Optimization-Algorithmus für die Einflussmaximierung in zeitlichen Netzwerken, der durch die Verwendung spezieller Kernel-Funktionen und einer angepassten Akquisitionsfunktion nicht nur eine signifikant schnellere Berechnung als herkömmliche gierige Algorithmen ermöglicht, sondern auch erstmals Unsicherheiten in den optimalen Seed-Knoten quantifiziert.

Eric Yanchenko2026-03-11💻 cs

Robustness Over Time: Understanding Adversarial Examples' Effectiveness on Longitudinal Versions of Large Language Models

Diese Studie untersucht die longitudinale Robustheit von drei prominenten LLM-Familien (GPT, Llama, Qwen) gegenüber Adversarial Examples und zeigt, dass Modell-Updates nicht konsistent zu verbesserten Sicherheitsmerkmalen führen, sondern teilweise zu Verschlechterungen bei Missklassifizierung, Jailbreaks oder Halluzinationen führen können.

Yugeng Liu, Tianshuo Cong, Zhengyu Zhao, Michael Backes, Yun Shen, Yang Zhang2026-03-11💻 cs