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Métodos para estimar las características de un conjunto de datos mientras se mantiene segura la información individual.

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Aumentar las rondas de comunicación reduce costos y mejora el rendimiento del modelo en el aprendizaje federado.

Un nuevo enfoque para mejorar las experiencias específicas de los usuarios en los modelos de lenguaje.

Una mirada a los métodos de privacidad y su efectividad en el intercambio de datos.

Un nuevo método mejora la protección de la privacidad mientras entrena modelos de aprendizaje profundo.

Una mirada a nuevos métodos para medir anuncios que priorizan la privacidad del usuario.

Este artículo trata sobre cómo simular datos de clientes para un aprendizaje federado más rápido.

Nuevos métodos en el Aprendizaje Federado mejoran la privacidad y el rendimiento del modelo al manejar datos diversos.

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Un nuevo marco mejora la precisión de las predicciones y la privacidad de los datos en el aprendizaje federado.

Presentando nuevos métodos para mejorar los procesos de olvido en modelos de aprendizaje contrastivo.

Un nuevo método de ataque genera preocupaciones sobre la privacidad en los modelos de comprensión de documentos.

Explorando el aprendizaje federado y el desaprendizaje para la privacidad del usuario y la integridad del modelo.

Presentando un método para ajustar LLMs en dispositivos con pocos recursos.

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Un nuevo método arroja luz sobre cómo los modelos de lenguaje recuerdan los datos de entrenamiento.

Un nuevo método crea intervalos de predicción confiables usando datos diversos y asegurando la privacidad.

Aprende sobre las cookies, sus riesgos y cómo proteger tu privacidad.

Un estudio sobre cómo preservar la privacidad al analizar datos sensibles usando técnicas de privacidad diferencial.

Nuevo marco permite un aprendizaje eficiente de enfermedades sin almacenar datos pasados.

El aprendizaje automático cuántico ofrece nuevas formas de proteger datos sensibles.

Un nuevo marco mejora las recomendaciones mientras protege la privacidad del usuario.

Un enfoque estructurado para el diseño y la validación responsable de IA.

Un análisis de cómo los servicios en línea manejan la privacidad de los datos de los niños.

Un sistema innovador permite operaciones rápidas de LLM en smartphones, mejorando la privacidad del usuario.

Explorando vulnerabilidades en el Aprendizaje Federado Personalizado y los nuevos métodos de ataque backdoor.

Descubre cómo el aprendizaje federado está transformando la investigación alimentaria a través de la privacidad de datos y la colaboración.

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

Este artículo habla sobre los desafíos del desaprendizaje automático y un nuevo enfoque para equilibrar la privacidad y la precisión.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje en dispositivos personales mientras aborda preocupaciones de privacidad.

Evaluando la brecha entre la tecnología de IA y los marcos regulatorios.

Un método que combina SGD y técnicas de privacidad para un análisis de datos efectivo.

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Examinando los riesgos de seguridad y soluciones para las nuevas tecnologías de asistentes de IA.

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

Un estudio sobre métodos para datos sintéticos seguros que mantengan la privacidad y utilidad.

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Explorando cómo la información causal estructural puede mejorar la calidad de los datos sintéticos.