Derniers articles pour Confidentialité des données

PMixED améliore la confidentialité sans sacrifier la performance dans les grands modèles de langage.

Explorer le LF QSDC comme une solution sécurisée pour le Web 3.0.

Cet article examine les problèmes de licence de code dans l'entraînement des modèles d'IA.

Une nouvelle méthode protège les préférences personnelles tout en permettant des classements utiles.

Améliorer les systèmes de suivi oculaire grâce à des méthodes d'entraînement innovantes et un mélange de données.

Un nouveau cadre pour entraîner des modèles sans partager de données sensibles.

Apprends comment les phrases fantômes peuvent aider les utilisateurs à protéger leurs données personnelles en ligne.

Une méthode pour générer des données synthétiques en utilisant des réseaux bayésiens pour protéger la vie privée tout en permettant l'analyse.

Une nouvelle approche pour renforcer la vie privée dans l'IoT grâce à la conception matérielle.

Des protocoles innovants améliorent l'apprentissage automatique tout en protégeant les données sensibles.

Explore l'Unlearning de Gradient Stochastique Langevin pour la confidentialité des données dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la vie privée dans l'apprentissage fédéré en ligne tout en s'adaptant aux données en évolution.

Cet article explique comment les Deep Support Vectors améliorent la compréhension de la prise de décision en IA.

Cet article examine à quel point les grands modèles de langage protègent les informations sensibles.

Une nouvelle façon d'optimiser le streaming vidéo tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.

Le Data Mesh transforme la gestion des données en favorisant la propriété et la collaboration des équipes.

Un nouveau modèle vise à simplifier les politiques de confidentialité pour les utilisateurs.

Les données synthétiques promettent d'améliorer la recherche sur les patients adolescents atteints de cancer.

Cet article examine les préoccupations éthiques liées à l'utilisation des LLM dans la recherche.

Examiner le contenu et la réplication de mouvement dans les modèles de génération vidéo.

De nouvelles méthodes améliorent l'adaptabilité du modèle pour les tâches variées des utilisateurs.

WhatsApp Explorer aide les chercheurs à collecter des données de manière éthique tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.

Apprends comment le bruit à queue lourde améliore la vie privée dans les modèles d'apprentissage automatique.

Examen des réseaux de neurones sans poids et leur rôle dans la sécurisation des données sensibles.

Découvrez comment le DSL améliore la collaboration des appareils IoT et l'efficacité d'apprentissage.

Une nouvelle méthode améliore la collaboration entre agents dans des environnements d'apprentissage variés tout en préservant la confidentialité des données.

Une nouvelle approche pour améliorer les recommandations tout en gardant les données des utilisateurs privées.

Meerkat-7B fixe une nouvelle norme pour les modèles de langage médical open-source.

FedD2S améliore l'apprentissage fédéré en personnalisant les modèles tout en préservant la vie privée des données.

Explore les risques de confidentialité et les défenses liés aux données synthétiques créées par des GAN.

Un cadre pour entraîner des modèles de machine learning tout en protégeant la vie privée.

Explorer le rôle de l'éthique dans la technologie de traduction linguistique.

Explorer l'impact des données publiques sur la vie privée différentielle en apprentissage automatique.

Le ban de ChatGPT en Italie a impacté la productivité des développeurs de logiciels de manière inattendue.

Une nouvelle approche permet aux agents d'optimiser de manière collaborative avec un minimum de partage de données.

Une nouvelle méthode améliore l'agrégation des arbres de décision tout en gardant l'interprétabilité et la vie privée.

Discute les risques de la vie privée dans l'apprentissage auto-supervisé et présente PartCrop.

Cette étude analyse l'efficacité des images synthétiques dans les systèmes de reconnaissance faciale.

Explore comment protéger la vie privée des données au milieu de la montée de la technologie IA.

Cette étude examine des méthodes pour préserver la vie privée dans les tâches de traitement du langage.