Souradip Chakraborty

DIPPER optimise l'apprentissage des robots grâce aux retours humains, ce qui améliore la performance des tâches.

Cet article explore l'impact du poisoning des données sur l'alignement des modèles de langage.

Explorer l'utilisation des filigranes pour s'attaquer aux problèmes de droits d'auteur dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode aide les robots à accomplir des tâches plus efficacement en décomposant les objectifs.