Derniers articles pour Robustesse

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'action vidéo face à diverses corruptions.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de l'adaptabilité dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement profond.

Une nouvelle approche améliore la fiabilité des modèles de langage grâce à des mécanismes d'auto-réparation.

Explorer comment les transformateurs favorisent les fonctions à faible sensibilité pour une meilleure performance.

Cet article explore l'intégration du contrôle PID dans les transformateurs pour améliorer la robustesse et la qualité de sortie.

Améliorer les outils pour détecter le langage nuisible dans les espaces en ligne est super important pour la sécurité.

Une nouvelle méthode pour que les appareils communiquent en utilisant des systèmes d'IA sur l'appareil.

Améliorer les modèles de génération de code pour gérer efficacement les petits changements d'entrée.

Un guide des métriques pour évaluer la performance des LLM dans différents domaines.

Mesurer la robustesse et la sécurité dans les systèmes cyber-physiques face aux menaces des capteurs.

Une nouvelle approche améliore la manipulation d'objets par les robots en mesurant les marges d'énergie pour la robustesse.

Une nouvelle méthode garantit la validité des explications contrefactuelles malgré les changements de modèle.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification et la protection des filigranes pour les images générées par IA.

Une étude révèle comment les modèles réagissent à des prompts de charabia et les implications pour la sécurité.

Une méthode pour augmenter la fiabilité des classifieurs contre la manipulation des données.

Un nouveau cadre pour évaluer la performance des systèmes RAG.

Apprends à créer des programmes fiables qui réagissent à leur environnement.

DiffuseLoco améliore la marche des robots, leur permettant de s'adapter rapidement grâce à leurs expériences passées.

De nouvelles techniques améliorent les performances des modèles face aux changements de données en utilisant des fonctions de perte non convexes.

M3Net améliore la segmentation LiDAR pour les voitures autonomes en intégrant des ensembles de données et des capteurs variés.

Un aperçu de la planification des jobs sans connaître leur taille.

Une nouvelle technique de filigrane améliore la protection des images générées par IA.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'images en imitant les ajustements visuels humains.

Évaluer les capacités et les défis des modèles avancés de compréhension vidéo.

De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision en tenant compte du risque et de l'efficacité.

Une nouvelle méthode regroupe les contingences pour améliorer la stabilité et l'efficacité du système électrique.

Les ingénieurs utilisent la matrice de redondance pour garantir des structures sûres et solides.

Un aperçu de la technologie de détection d'objets, en se concentrant sur la performance des modèles et les récentes avancées.

Une méthode pour améliorer la fiabilité des modèles de régression face aux attaques.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des GCN face aux changements adverses.

Apprends à analyser les changements dans les résultats avec une méthode solide.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones face aux attaques adversariales.

Des pros de l'IA partagent leurs opinions sur l'IA fiable et ses défis.

Examiner le rôle du filigrane dans les textes générés par l'IA pour la responsabilité.

Un aperçu de la corrélation des degrés et des techniques de réajustement dans les réseaux.

SOBER améliore l'efficacité pour trouver les paramètres optimaux pour des modèles complexes.

Une nouvelle approche pour le filigrane vise à améliorer la détection et à prévenir l'utilisation abusive des modèles de langage.

Améliorer la performance et la stabilité dans des systèmes de contrôle complexes.

Un nouveau préconditionneur améliore les simulations fluides dans les matériaux poreux pour diverses industries.

Améliorer la robustesse des algorithmes de machine learning face aux exemples adverses est super important pour des applis sécurisées.