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Facebook强化学习平台Horizon与图像加密技术新进展
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更新于2024-06-30
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"本文将概述一年来Facebook在前沿研究方面的最新进展,包括其开源强化学习平台‘地平线’,以及涉及JPEG图像加密和社交媒体来源在新闻文章中的大规模研究的两个研究项目。" Facebook的“地平线”是一个针对工业级强化学习(RL)问题的开源平台,特别设计以应对大规模数据集、缓慢的反馈循环和实际环境中的实验需求。平台提供了从数据预处理到分布式训练的一整套工作流程,并支持反事实策略评估和优化服务。Horizon的优势在于它专为生产环境而构建,能够训练深度RL算法,并且在Facebook的实际应用中已经证明,相比于传统的监督学习系统,使用Horizon训练的模型表现出更好的性能。 另一篇研究关注了JPEG图像的加密和压缩系统。该方案基于块竞争,提高了加密的块大小灵活性,增强了抵抗拼图求解器和暴力攻击的安全性。尤其是在使用灰度图像的情况下,即使原始图像包含多个颜色通道,也能减少颜色信息,从而增加安全性。实验显示,当加密图像在社交媒体如Facebook和Twitter上传输时,该方案能有效地保护图像免受攻击。 第三项研究则深入分析了社交媒体内容作为美国新闻报道来源的广泛使用。研究人员调查了153家美国媒体在2013年至2017年间发布的约6万篇新闻文章,揭示了社交媒体在新闻传播中的角色和影响力。这是一项对现代新闻业和信息传播方式的重要研究,强调了社交媒体在信息传播中的日益重要的地位。 Facebook在强化学习领域的创新和对安全通信的研究,以及对新闻行业中社交媒体使用情况的深入探索,都展示了公司在信息技术前沿不断推进的动态。这些研究不仅推动了AI技术的进步,也为网络安全和媒体研究提供了宝贵的见解。
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些网站的互动稳步上升。随后, 脸谱网上的互动大幅下降, 而微博
上的互动比例继续上升, 脸谱与推特股票的比例下降了约 6 0%。
我们看不到其他新闻、商业或文化网站的类似模式, 随着时间的
推移, 这些网站的互动相对稳定, 在选举前后, 两个平台上都遵
循了类似的趋势。少
2018 年 9 月 16 日提交;最初宣布 2018 年 9 月。
22. 检查互动: 社交媒体中的在线新闻媒体协同作用
作 者 :praboda rajapaksha, reza farahbakhsh, noel crespi, bruno
defude
摘要: 社交媒体的日益普及从根本上改变了新闻内容的传播方式,
包括具有新维度的互动尝试。迄今为止, 报纸、电视、广播等传
统新闻媒体已经利用社交媒体、博客、网站等, 将其活动适应了
网络新闻媒体。本文对全球大众新闻媒体的社交媒体存在提供了
一些见解。尽管这些大型新闻媒体在很大程度上通过社交媒体环
境传播内容, 但对社交媒体社区新闻项目制作人、提供者和消费
者的了解甚少。为了更好地了解这些互动, 这项工作旨在分析推
特和脸书这两个大型社交媒体的新闻项目。为此, 我们从 48 家新
闻媒体收集了在推特和脸书上发表的所有帖子, 利用 152k 推特
和 80k 脸书帖子的数据集进行描述性和预测性分析。我们探索了
一套新闻媒体, 这些媒体自己在社交媒体上发源内容, 那些将新
闻项目分发给其他新闻媒体的新闻媒体, 以及那些消费其他新闻
媒体新闻内容和分享副本的新闻媒体。我们根据新闻媒体社区内
的帖子数量、追随者数量和互动数量, 提出了一个预测模型, 以提
高新闻媒体在读者中的受欢迎程度。结果表明, 新闻媒体应分散
自己的内容, 首先在社交媒体上发布, 成为大众新闻媒体, 从新
闻读者那里获得更多对新闻项目的吸引力。少
2018 年 9 月 16 日提交;最初宣布 2018 年 9 月。
23. 网络网络时间表中的公平: 度量、模型与机制设计
作 者 :eduardo hargreaves, claudio agosti, daniel
menasché, giovanni negia, 亚历山大 reiffers-maton, eitan altman
摘要: 脸书新闻源个性化算法每天都会对数百万网民的生活方式、
情绪和观点产生重大影响。尽管如此, 这种算法的行为缺乏透明
度, 激励测量, 建模和分析, 以了解和改善其性能。在本文中, 我
们提出了一个可重复的方法, 包括测量, 分析模型和基于公平的
新闻饲料设计。该模型利用了实时 (ttl) 计数器的多功能性和分
析可追踪性, 以捕捉发布商在动态消息上的可见性和占用率。测
量用于参数化和验证所提出模型的表达能力。然后, 我们进行假
设分析, 以评估用户根据从模型中获得的基线产生的可见性和占
用偏差。我们的研究结果表明, 存在着明显的偏差, 在新闻饲料的
顶端位置上更加突出。此外, 我们发现, 即使是那些被故意设定为
对其政治观点中立的用户, 这种偏见也是不可忽视的, 这促使人
们提出了一种新颖和更透明的基于公平的新闻饲料设计。少
2018 年 10 月 30 日提交;v1 于 2018 年 9 月 11 日提交;最初宣布
2018 年 9 月。
24. 改进的基本块重新排序
作者:andy newell, sergey pujrev
摘要: 基本块重新排序是配置文件引导二进制优化的重要步骤。最
先进的基本块重新排序是最大限度地增加通过分支的数量。但是,
我们证明, 此类排序可能会对指令和 i-tlb 缓存施加次优性能。我
们提出了一种新的算法, 该算法依赖于一个结合了落差和缓存行
为影响的模型。由于现代处理器缓存的细节相当复杂, 而且往往
是未知的, 我们展示了如何使用机器学习来选择参数, 以最好地
消除不同的缓存效果, 从而最大限度地提高二进制性能。对各种
应用程序 (包括 facebook 生产工作负载、开源编译器 clang 和
spec cpu 2006 基准) 进行了广泛的评估, 这表明新方法优于现有
的块重新排序技术, 从而改进了由此产生的大规模数据中心应用
程序的性能。我们有开放来源的代码的新算法作为后链路二进制
优化工具, bolt 的一部分。少
2018 年 9 月 12 日提交;最初宣布 2018 年 9 月。
25. 利用上下文完整性注释分析隐私策略
作 者 :yan shvartzshnaider, noah apthorpe, nick feamster, helen
nissenbaum
摘要: 在本文中, 我们展示了使用上下文完整性 (ci) 理论对隐私
政策陈述进行注释和评价的有效性。我们使用 ci 注释进行案例
研究, 以比较剑桥分析丑闻前后 facebook 的隐私政策。更新后
的脸书隐私政策提供了更多细节, 说明正在传输哪些信息、由谁
传输、由谁传递、向谁传输、在什么条件下传输。但是, 一些隐
私声明通过在单个声明中包含许多 ci 参数, 规定了大量不可理
解的信息流。由于使用了模糊的术语或完全省略了上下文参数,
其他语句导致信息流不完整。然后, 我们证明众包可以有效地生
成规模的 ci 隐私政策注释。我们在 17 家公司的 48 项隐私政策
摘录中测试了 ci 注释任务, 共有 141 名人群工人。由此产生的高
精度注释表明, 众包可用于生成大量附加注释的隐私政策, 供今
后研究使用。少
2018 年 9 月 6 日提交;最初宣布 2018 年 9 月。
26. 在 facebook 上捕获 Altmetrics 值参与度的挑战
作者:asura enkhbayar, juan pablo alperin
摘要: 此前的研究表明, 尽管脸谱很受欢迎,但分享学术内容的频
率 较 低 。 为 了 研 究 这 种 差 异 , 我 们 通 过 使 用 多 个 url 查 询
facebook api 来探索来自科学网络的 103 , 539 篇文章的随机集
合, 从而探索参与人数。我们确定了两个主要的挑战领域: 将文章
映射到 url, 将 url 映射到 facebook 内部的对象。然后, 我们探
讨了数据集中的三个问题案例: (1) 标识任何给定 url 的着陆页,
(2) 将等效 url 映射到不同 facebook 对象的实例, 以及 (3) 将
不同文章映射到同一 url 上的实例脸谱对象。我们发现, 在脸谱网
上至少分享过一次的所有文章中, 11.8 的参与数字由于这些问题
而不可靠。此外, 我们无法确定数据中 11.6 的文章的 url。综合
来看, 这三个问题案例占 103 539 篇测试文章的 12.3, 这些文章
的参与编号是不能依赖的。鉴于我们只测试了少量问题案例和
url 变体, 我们的结果指出了那些希望通过可用 api 以编程方式
收集 facebook 指标的人所面临的巨大挑战。少
2018 年 9 月 4 日提交;最初宣布 2018 年 9 月。
27. 论微目标社会分型广告--以俄罗斯链接的脸谱广告活动为例
作 者 :filife n. ribeiro , koustuvsaha, mahmoudreza babaei, lucas
henrique, johnnatan méméas, oana goga, fabricio benevenuto,
krishna p. gummadi, elissa m。雷德迈尔斯
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