Shiqing Ma

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Examinando el olvido federado y sus desafíos en la privacidad del machine learning.

Este estudio evalúa el rendimiento de los LCGMs en tareas de codificación en inglés y chino.

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Un nuevo método encuentra errores de rendimiento en frameworks de DL de manera eficiente.

Un nuevo marco aborda la equidad en las redes neuronales profundas durante la poda del modelo.

Un nuevo método mejora la eficiencia y efectividad del jailbreaking en modelos de lenguaje grandes.