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Una mirada a cómo las redes neuronales procesan información y sus implicaciones.

Un nuevo enfoque para el análisis de seguridad usando funciones de barrera estocásticas por partes.

Un método para entrenar robots para tareas complejas mientras se asegura la seguridad.

Un nuevo método mejora la seguridad en la accesibilidad de alta dimensión para vehículos autonómos.

Usar el valor de intercambio para enseñar a la IA comportamientos seguros y efectivos de los humanos.

Un nuevo método para mejorar la estimación de la incertidumbre en modelos de IA para dispositivos edge.

Un nuevo método mejora la seguridad de conducción de los robots mientras aprenden a moverse más rápido.

Presentamos un método innovador para mejorar el entrenamiento y la seguridad de los robots.

Este artículo habla sobre el diseño de controladores de redes neuronales seguros para sistemas críticos.

Este artículo habla sobre cómo mejorar las CNNs aprovechando la información de baja frecuencia para ser más resistentes a ataques adversarios.

Explorando restricciones de daño contrafactual para una toma de decisiones más segura en IA.

El escudo dinámico de predicción de modelos mejora la seguridad y la eficiencia en el aprendizaje por refuerzo.

Un método para mejorar la detección de objetos en entornos no vistos usando entrenamiento de dominio de fuente única.

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

Este artículo habla sobre nuevos métodos para explicar las decisiones de la IA en la detección de objetos.

Nuevos métodos mejoran la detección de muestras atípicas en entornos de datos mixtos.

Este artículo examina los riesgos de ajustar modelos de lenguaje para la seguridad.

Un nuevo método permite a los agentes seguir las reglas de seguridad en un lenguaje sencillo.

Este estudio explora usar modelos más pequeños para mejorar la seguridad en los sistemas de IA.

Un nuevo método para que los agentes optimicen su rendimiento mientras aseguran que se cumplan las restricciones.

Este artículo habla sobre métodos de calibración esenciales para detectores de objetos en aplicaciones críticas.

La investigación revela sesgos en los sistemas de detección de objetos que afectan la seguridad en vehículos autónomos.

MaxLin mejora la precisión y eficiencia de verificación de CNN para aplicaciones de IA más seguras.

Un nuevo sistema aborda problemas potenciales en las reglas de acción-disparo del IoT para casas inteligentes.

Nuevas estrategias mejoran el aprendizaje por refuerzo profundo contra el ruido adversarial.

Examinando los riesgos y las medidas de seguridad en el ajuste de modelos de lenguaje.

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.