Neuste Artikel für Sicherheit in der Technik

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

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

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Modellsicherheit durch Vorhersageablehnung.

Forschung zu magnetischen Inseln verbessert die Plasmainstabilität und die Verhinderung von Störungen in Tokamaks.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Verbesserung der KI-Ausrichtung mit verschiedenen Kulturen.

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

Forschung zeigt, dass Sprachmodelle Probleme mit falschen Schlussfolgerungen haben, was Sicherheitsbedenken aufwirft.

Die Forschung konzentriert sich darauf, Plasma-Störungen zu managen, um die Sicherheit von Fusionsreaktoren zu verbessern.

CCL sorgt dafür, dass neuronale Netze ihre Genauigkeit behalten, während sie neue Aufgaben lernen.

Ein Tool, um Computerbild-Erkennungsfehler zu analysieren und zu verbessern.

UNRealNet verbessert die Navigierbarkeit von Robotern in schwierigem Gelände mit fortschrittlichen Techniken.

InferAct verbessert die Entscheidungsfindungssicherheit für KI-Agenten in verschiedenen Aufgaben.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit und Effizienz beim Roboterlaufen.

Forschung über wie Roboter in gemeinsamen Räumen zusammenarbeiten für sichere Interaktionen.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Sicherheit in kritischen Systemen mit Sprachmodellen.

Diese Studie analysiert die Leistung von neuronalen Netzwerk-Schaltungen und ihre Zuverlässigkeit.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von Sicherheitsanforderungen in der Robotik.

Untersuchen, wie Sprachmodelle Antworten verweigern können, um die Sicherheit zu verbessern.

Dieser Artikel beleuchtet, wie Vektorquantisierung das Verstehen von Entscheidungen in Verstärkungslern-Systemen beeinflusst.

Lerne, wie Programmverifikation die Zuverlässigkeit von Software in kritischen Branchen sicherstellt.

Eine neue Methode verbessert die Widerstandsfähigkeit von RL-Agenten gegenüber schädlichen Eingabeveränderungen.

Verbesserung der Fehlererkennung und Diagnostik in Kernreaktoren mithilfe von Deep-Learning-Techniken.

Dieses Verfahren verbessert die Sicherheit bei der Bildgenerierung und behält gleichzeitig die Qualität bei.

Ein neues Framework verbessert die Sicherheit und Effizienz von Robotern in unvorhersehbaren Umgebungen.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit bei Entscheidungsfindung für Maschinen.

Ein neuer Ansatz, um zu verbessern, wie Roboter Benutzer verstehen und darauf reagieren.

LEVIS hilft dabei, sichere Eingabebereiche für zuverlässige Ausgaben von neuronalen Netzwerken zu finden.

Caution-Aware Transfer verbessert die Sicherheit und Leistung in Anwendungen des verstärkenden Lernens.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von schädlichen Eingaben in Sprachmodellen.

Diese Arbeit konzentriert sich darauf, Entscheidungsfindung in KI mit Monte-Carlo-Baum-Suche zu erklären.

CBF-LLM vorstellen: eine Methode für sicherere Textgenerierung in LLMs.

Eine Studie über falsche Ablehnungen in Sprachmodellen und deren Einfluss auf das Nutzererlebnis.

Eine neue Methode kombiniert Reinforcement Learning und Sicherheit, um Roboteraufgaben zu verbessern.

Ein Rahmenwerk, um sicherzustellen, dass Roboter sicher und effektiv in der Interaktion mit Menschen arbeiten.

In diesem Artikel geht's darum, wie man die Sicherheit in RL mit Sprachmodellen verbessern kann.

Eine Methode, um die Bewertungen von KI-Agenten hinsichtlich Sicherheit und Zuverlässigkeit zu überprüfen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung unerwarteter Daten in Machine-Learning-Modellen.

Das RADER-System verbessert das robotergestützte Lernen durch sichere Demonstrationen in der erweiterten Realität.

Untersuchen, wie Trainingsdaten die Ausgaben von Sprachmodellen und Sicherheitsmassnahmen beeinflussen.

Neue Trainingsmethode verbessert die Sicherheit und Leistung von LLMs.