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Enregistrement W4281621365 · doi:10.1145/3519270.3538418

When is Recoverable Consensus Harder Than Consensus?

2022· preprint· en· W4281621365 sur OpenAlexafffund
Carole Delporte-Gallet, Panagiota Fatourou, Hugues Fauconnier, Eric Ruppert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHellenic Foundation for Research and InnovationAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésConsensusComputer scienceUniform consensusObject (grammar)Class (philosophy)Focus (optics)Consensus algorithmConsensus conferenceCrashDistributed computingMulti-agent systemArtificial intelligenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the ability of different shared object types to solve recoverable consensus using non-volatile shared memory in a system with crashes and recoveries. In particular, we compare the difficulty of solving recoverable consensus to the difficulty of solving the standard wait-free consensus problem in a system with halting failures. We focus on the model where individual processes may crash and recover and on the large class of object types that are equipped with a read operation. We characterize the readable object types that can solve recoverable consensus among a given number of processes. Using this characterization, we show that the number of processes that can solve consensus using a readable type can be larger than the number of processes that can solve recoverable consensus using that type, but only slightly larger.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,018
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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