成为VIP会员查看完整内容
VIP会员码认证
首页
主题
会员
服务
注册
·
登录
黑盒
关注
1
在科学,计算和工程学中,黑盒是一种设备,系统或对象,可以根据其输入和输出(或传输特性)对其进行查看,而无需对其内部工作有任何了解。 它的实现是“不透明的”(黑色)。 几乎任何事物都可以被称为黑盒:晶体管,引擎,算法,人脑,机构或政府。为了使用典型的“黑匣子方法”来分析建模为开放系统的事物,仅考虑刺激/响应的行为,以推断(未知)盒子。 该黑匣子系统的通常表示形式是在该方框中居中的数据流程图。黑盒的对立面是一个内部组件或逻辑可用于检查的系统,通常将其称为白盒(有时也称为“透明盒”或“玻璃盒”)。
综合
百科
VIP
热门
动态
论文
精华
Jailbreaking Commercial Black-Box LLMs with Explicitly Harmful Prompts
Arxiv
0+阅读 · 1月7日
AgentMark: Utility-Preserving Behavioral Watermarking for Agents
Arxiv
0+阅读 · 1月5日
CatCMA with Margin for Single- and Multi-Objective Mixed-Variable Black-Box Optimization
Arxiv
0+阅读 · 1月7日
Black-Box On-Policy Distillation of Large Language Models
Arxiv
0+阅读 · 1月8日
Crafting Adversarial Inputs for Large Vision-Language Models Using Black-Box Optimization
Arxiv
0+阅读 · 1月8日
Characterizing the Robustness of Black-Box LLM Planners Under Perturbed Observations with Adaptive Stress Testing
Arxiv
0+阅读 · 1月6日
SLIM: Stealthy Low-Coverage Black-Box Watermarking via Latent-Space Confusion Zones
Arxiv
0+阅读 · 1月6日
Audit Me If You Can: Query-Efficient Active Fairness Auditing of Black-Box LLMs
Arxiv
0+阅读 · 1月6日
Analysis of Various Manipulator Configurations Based on Multi-Objective Black-Box Optimization
Arxiv
0+阅读 · 1月6日
Sharp Structure-Agnostic Lower Bounds for General Linear Functional Estimation
Arxiv
0+阅读 · 1月5日
Tuning without Peeking: Provable Generalization Bounds and Robust LLM Post-Training
Arxiv
0+阅读 · 1月5日
Multi-Robot Data-Free Continual Communicative Learning (CCL) from Black-Box Visual Place Recognition Models
Arxiv
0+阅读 · 1月5日
Impersonating Quantum Secrets over Classical Channels
Arxiv
0+阅读 · 1月3日
Crafting Adversarial Inputs for Large Vision-Language Models Using Black-Box Optimization
Arxiv
0+阅读 · 1月5日
Personalizing black-box models for nonparametric regression with minimax optimality
Arxiv
0+阅读 · 1月4日
参考链接
提示
微信扫码
咨询专知VIP会员与技术项目合作
(加微信请备注: "专知")
微信扫码咨询专知VIP会员
Top