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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.

Descubre cómo la computación cuántica privada puede proteger datos sensibles durante cálculos complejos.

Una mirada a las regulaciones que están dando forma al papel de la IA en la atención médica global hoy.

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.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras garantiza la privacidad de los datos.

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

Examinando cómo los algoritmos pueden proteger la privacidad mientras optimizan las decisiones en medicina personalizada.

Probar LLMs es clave para aplicaciones de IA seguras y efectivas.

Examinando actitudes sobre donar datos de salud después de morir.

Un nuevo marco para analizar flujos de datos mientras se garantiza la privacidad del usuario.

Un nuevo método mejora el aprendizaje personalizado para modelos de lenguaje grandes.

Explorando amenazas a la privacidad en el procesamiento de imágenes usando modelos de difusión y gradientes filtrados.

Analizando la privacidad de datos a través de la inferencia bayesiana con restricciones.

El "machine unlearning" ofrece una forma de mejorar la privacidad de los datos en los modelos de aprendizaje automático.

Nuevo método apunta a cambios de ritmo para ataques de habla sigilosos.

Explorando la importancia de los métodos de desaprendizaje en el aprendizaje automático moderno.

Un nuevo método mejora la condensación de conjuntos de datos para obtener mejores resultados en el aprendizaje automático.

Explorando la sinergia entre el aprendizaje federado y la inteligencia de enjambre para mejorar la IA.

El marco HiFGL aborda los desafíos en el aprendizaje colaborativo enfocado en la privacidad.

Un enfoque nuevo para crear datos sintéticos sin preocupaciones de privacidad.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado para datos multimodales a pesar de la falta de información.

Aprende cómo el olvido dirigido protege la privacidad al permitir que los modelos se olviden de información específica.

Un nuevo método para verificar el olvido de máquinas de manera efectiva y segura.

Este método elimina de manera efectiva material protegido por derechos de autor mientras mantiene el rendimiento del modelo.

Este artículo habla sobre el olvido de características y su impacto en la privacidad y la equidad en el aprendizaje automático.