Sijia Liu

Un enfoque novedoso permite entrenar redes neuronales de manera eficiente en dispositivos pequeños sin propagación hacia atrás.

Un nuevo método mejora la robustez de las CNNs de Mezcla de Expertos contra entradas adversariales.

Aprende cómo la optimización bivalente aborda problemas complejos de toma de decisiones.

Abordando preocupaciones éticas mediante la eliminación selectiva de memoria en modelos de IA.

La optimización de orden cero ofrece eficiencia en memoria para grandes modelos de lenguaje en tareas de PNL.

Nuevo conjunto de datos mejora los métodos de evaluación para el desaprendizaje de máquinas en la generación de imágenes.

Un enfoque novedoso para encontrar muestras de backdoor sin necesitar datos limpios.

AdvUnlearn mejora la seguridad en la generación de imágenes al combinar el desaprendizaje con el entrenamiento adversarial.

UGradSL ofrece una solución práctica para eliminar información sensible de los modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la capacidad de los Modelos de Lenguaje Grande para olvidar información sensible.

Un nuevo marco evalúa qué tan bien los modelos de lenguaje reconocen y responden a las emociones.

BrainKing evalúa las habilidades de resolución de problemas de los modelos de lenguaje con información limitada.

Explorando las vulnerabilidades en el reconocimiento facial causadas por ataques de marcas de agua adversariales.

Los investigadores encuentran formas efectivas de eliminar conocimiento no deseado de los modelos de lenguaje.