Neuste Artikel für Robustheit

Diese Studie untersucht die Grenzen von Genauigkeit und Robustheit in Machine-Learning-Modellen.

WMAdapter vereinfacht das Hinzufügen von Wasserzeichen für KI-generierte Bilder und sorgt gleichzeitig für Qualität und Wirksamkeit.

Ein neuer Ansatz verbessert die Robustheit von Vision Transformers gegen adversariale Angriffe.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Effizienz bei Modellen zum Verstehen von Dokumenten zu verbessern.

Das Testen von LLMs ist wichtig für sichere und effektive KI-Anwendungen.

Dieser Artikel untersucht, wie visuelle Zustandsraum-Modelle mit visuellen Herausforderungen umgehen.

Entdecke einen neuen Ansatz zur kausalen Inferenz mit Kocylcen.

Dieser Artikel behandelt eine neue Methode, um die Robustheit gegen adversariale Angriffe bei der Bildklassifizierung zu verbessern.

Die Erforschung der Synergie zwischen föderiertem Lernen und Schwarmintelligenz für verbesserte KI.

Neue Methode verbessert die Schätzung von kausalen Effekten in der Wirtschaftswissenschaft.

Lerne, wie Mehrstufenmethoden die Fehlerabschätzung bei komplexen Problemlösungen verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie relationale Konzepte die Wissensabfrage in grossen Sprachmodellen beeinflussen.

Forscher entwickeln neue Methoden, um Roboter sicher in riskanten Umgebungen zu trainieren.

Eine Studie darüber, wie Pose-Schätzmodelle mit beschädigten Bildern abschneiden.

Sicherstellen, dass AI-Erklärungen klar und zuverlässig sind, damit die Nutzer Vertrauen haben.

Eine neue Methode zur Schätzung der Kantendichte in Zufallsgraphen, die gleichzeitig die Privatsphäre sichert.

Forschung zeigt, wie Sicherheitsneuronen dabei helfen, die Sicherheit und Verantwortung von LLMs zu verbessern.

Ein Überblick über teilweise hyperbolische Systeme und ihr komplexes Verhalten.

Datenbalance ist entscheidend für Fairness und Genauigkeit in Machine-Learning-Modellen.

Eine neue Methode hilft dabei, Schwachstellen in Deep-Learning-Modellen schnell zu identifizieren.

Eine Methode, um die Systemeffizienz zu steigern, ohne genaues Wissen zu haben.

Ein tiefgehender Blick darauf, wie Sprachmodelle die Genauigkeit bei strukturellen Veränderungen aufrechterhalten.

Analyse, wie Lärm die Effizienz von Verkehrssystemen beeinflusst.

Erkunde die Funktionsweise und Anwendungen von Diffusionsmodellen in der generativen KI.

Eine neue Methode vorstellen für bessere Lösungen bei komplexen Ingenieur- und Robotikaufgaben.

Untersuchung von Risiken und Abwehrmassnahmen gegen Backdoor-Angriffe in KI-Modellen.

Erforschung von Backdoor-Angriffen und Graphenreduktionsmethoden in GNNs.

Eine neue Methode verbessert das Management von Videodaten für ein besseres Verständnis und mehr Effizienz.

Diese Forschung untersucht, wie visuelle Probleme die Modelle für visuelle Fragenbeantwortung beeinflussen.

Dieses Verfahren hilft, komplexe, sich verändernde Daten zu klären, indem es Rauschen reduziert und gleichzeitig wichtige Merkmale beibehält.

LayerShuffle verbessert die Robustheit von neuronalen Netzen, indem es eine flexible Ausführung von Schichten ermöglicht.

Lern, wie Bifiltrationen die Datenanalyse verbessern, indem sie zwei Parameter gleichzeitig untersuchen.

Ein neues Framework soll die Genauigkeit bei der Bewertung der Sicherheit von Stromsystemen verbessern.

Neue Methoden verbessern die Leistung von Regelungssystemen trotz Unsicherheiten.

Vertrauen und Compliance in Sprachmodellen durch genaue Quellenangabe verbessern.

Untersuchen, wie das Training die Modellleistung in adversarialen Situationen beeinflusst.

Ein neuer Ansatz, um die Effizienz bei Mustererkennungsaufgaben zu verbessern.

Ein neuer Benchmark behandelt die Notwendigkeit für eine standardisierte Bewertung in der spatio-temporalen Vorhersage.

Untersuchung von adversarialen Angriffen und Modellrobustheit in der semantischen Segmentierung.

Dieser Artikel überprüft die Zuverlässigkeit von Modellen bei der Analyse visueller Daten.