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Explorando cómo la neurociencia cognitiva puede mejorar la comprensión de los modelos de IA.

Un nuevo conjunto de pruebas ayuda a evaluar los atajos de razonamiento en la inteligencia artificial.

Un método nuevo para probar la seguridad de modelos de lenguaje y sus habilidades multilingües.

Los investigadores desarrollan nuevos métodos para entrenar robots de manera segura en entornos peligrosos.

La investigación destaca el papel de las neuronas de seguridad en mejorar la seguridad y la responsabilidad de los LLM.

Un nuevo enfoque para mejorar la seguridad del modelo a través del rechazo de predicciones.

La investigación sobre islas magnéticas mejora la estabilidad del plasma y previene disrupciones en los tokamaks.

Este artículo discute métodos para mejorar la alineación de la IA con diversas culturas.

Un nuevo método ayuda a identificar rápidamente los puntos débiles en los modelos de aprendizaje profundo.

Investigaciones revelan que los modelos de lenguaje tienen problemas con el razonamiento erróneo, lo que genera preocupaciones de seguridad.

La investigación se centra en manejar las interrupciones del plasma para mejorar la seguridad de los reactores de fusión.

CCL se asegura de que las redes neuronales mantengan precisión mientras aprenden nuevas tareas.

Una herramienta para analizar y mejorar los errores de reconocimiento de imágenes en computadoras.

UNRealNet mejora la navegabilidad de los robots en terrenos difíciles usando técnicas avanzadas.

InferAct mejora la seguridad en la toma de decisiones para los agentes de IA en varias tareas.

Un nuevo método mejora la seguridad y eficiencia al caminar de los robots.

Investigando cómo los robots trabajan juntos en espacios compartidos para interacciones seguras.

Un nuevo método para mejorar la seguridad en sistemas críticos usando modelos de lenguaje.

Este estudio analiza el rendimiento de los circuitos de redes neuronales y su fiabilidad.

Un nuevo método mejora la comprensión de las restricciones de seguridad en robótica.

Examinando cómo los modelos de lenguaje pueden negarse a responder para mejorar la seguridad.

Este artículo revisa cómo la cuantización vectorial impacta la comprensión de decisiones en sistemas de aprendizaje por refuerzo.

Aprende cómo la verificación de programas asegura la confiabilidad del software en industrias críticas.

Un nuevo método mejora la resistencia de los agentes de RL contra cambios de entrada dañinos.

Mejorando la detección de fallos y diagnósticos en reactores nucleares usando técnicas de aprendizaje profundo.

Este método mejora la seguridad en la generación de imágenes mientras mantiene la calidad.

Un nuevo marco mejora la seguridad y eficiencia de los robots en entornos impredecibles.

Un nuevo método mejora la seguridad en la toma de decisiones para máquinas.

Un nuevo enfoque para mejorar cómo los robots entienden y responden a los usuarios.

LEVIS ayuda a encontrar espacios de entrada seguros para obtener salidas confiables de redes neuronales.

La Transferencia Consciente de Precaución mejora la seguridad y el rendimiento en aplicaciones de aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método mejora la detección de mensajes perjudiciales en modelos de lenguaje.

Este trabajo se centra en explicar la toma de decisiones en IA usando Monte Carlo Tree Search.

Presentamos CBF-LLM: un método para generar texto de manera más segura en LLMs.

Un estudio sobre rechazos falsos en modelos de lenguaje y su impacto en la experiencia del usuario.

Un nuevo método combina el aprendizaje reforzado y la seguridad para mejorar las tareas de los robots.

Un marco para asegurar que los robots interactúen de manera segura y efectiva con los humanos.

Este artículo habla sobre formas de mejorar la seguridad en RL usando modelos de lenguaje.

Un método para evaluar las evaluaciones de los agentes de IA en cuanto a seguridad y fiabilidad.

Un nuevo método mejora la detección de datos inesperados en modelos de aprendizaje automático.