Une nouvelle méthode améliore la personnalisation des LLM pour un meilleur engagement des utilisateurs.
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La science de pointe expliquée simplement
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De nouvelles méthodes révèlent des menaces sérieuses pour la vie privée dues au partage de données de localisation.
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Une nouvelle méthode promet une effacement de données efficace tout en préservant la performance du modèle.
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Une nouvelle méthode aide à garder les données privées en sécurité dans les modèles de langage.
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Présentation de FC-EM pour protéger les données de nuages de points 3D contre les accès non autorisés.
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Examiner les défis et les implications du désapprentissage dans les modèles d'IA.
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Un aperçu de l'algorithme FedQ-Advantage dans l'apprentissage par renforcement fédéré.
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FedMap améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.
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De nouvelles méthodes génèrent des données synthétiques pour protéger la vie privée dans des scénarios de collaboration.
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La vie privée différentielle locale permet un partage sécurisé des données tout en protégeant les informations individuelles des utilisateurs.
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Une nouvelle approche des boxplots garantit la confidentialité des données tout en gardant une analyse pertinente.
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Une approche novatrice combine l'analyse vocale avec la protection de la vie privée pour détecter la démence.
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Formation collaborative d'algorithmes médicaux tout en protégeant la vie privée des patients.
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Examiner la relation entre les techniques de confidentialité et les biais dans les modèles de langage.
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AAggFF introduit des stratégies adaptatives pour un rendement équitable des modèles en apprentissage fédéré.
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De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité et la cohérence en utilisant des collocations dans les données linguistiques.
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Une nouvelle méthode pour réécrire du texte qui garantit la vie privée tout en gardant le sens.
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Le poisoning de code augmente les risques d'attaques par inférence de membres sur des données sensibles.
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Des recherches montrent à quel point il est facile de retirer les fonctionnalités de sécurité des modèles Llama 3.
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De nouvelles techniques améliorent les études génomiques collaboratives tout en garantissant la confidentialité des données.
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Une nouvelle méthode réduit la consommation d'énergie tout en améliorant les résultats d'apprentissage dans des systèmes décentralisés.
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QUEEN propose une protection en temps réel contre les attaques d'extraction de modèle en apprentissage profond.
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Affiner des gros modèles de langage directement sur les smartphones tout en protégeant les données des utilisateurs.
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Une nouvelle méthode pour récupérer des données efficacement dans des environnements décentralisés.
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Un aperçu de comment les modèles de langage peuvent fuir des données sensibles.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.
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Venomancer est une attaque discrète en backdoor sur les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Un aperçu des méthodes pour protéger les infos perso tout en gardant l'utilité des données.
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