Une nouvelle approche pour prouver la propriété des modèles de langage.
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La science de pointe expliquée simplement
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Les fibres multicœurs améliorent la communication quantique en transmettant des signaux avec peu d'interférences.
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Un aperçu de comment l'information quantique est transmise et manipulée.
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KiOP propose un moyen super simple de partager des connaissances entre plusieurs modèles.
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Une étude sur la résilience des Graph Transformers face aux attaques adverses.
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Une étude montre que l'expansion de Medicaid pourrait améliorer la protection des consommateurs contre la fraude et le vol d'identité.
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Une étude révèle des risques surprenants à partager des données sensibles avec des chatbots.
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Une nouvelle méthode renforce la sécurité dans les systèmes de recommandation grâce à un marquage efficace.
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Présentation d'un stockage de clés-valeurs distribué pour améliorer la sécurité des données dans les environnements cloud.
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Améliorer la gestion de l'énergie dans les réseaux sans fil pour une communication sécurisée.
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Présentation de SPLITZ, une méthode pour améliorer la stabilité des modèles d'IA face aux exemples adverses.
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Une nouvelle approche vise à protéger la vie privée des utilisateurs tout en améliorant la précision des résultats.
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Cet article explore l'importance des codes additifs quaternaires dans la correction d'erreurs.
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Un aperçu de l'apprentissage fédéré et de son rôle dans la protection des données utilisateur.
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Un aperçu du lissage randomisé comme défense pour les modèles d'apprentissage automatique.
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Explorer comment les organisations s'adaptent aux modèles de langage étendus.
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SNNGX propose de nouvelles solutions de sécurité pour les réseaux de neurones à pointes dans diverses applications.
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De nouveaux types de codes améliorent la transmission d'infos et la sécurité dans les réseaux.
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LightPHE rend plus facile la protection des données sensibles grâce au chiffrement homomorphe.
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Une nouvelle méthode améliore la génération de données synthétiques tout en garantissant la protection de la vie privée.
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Explorer comment la blockchain peut améliorer la sécurité des grands modèles de langage.
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FedTime combine l'apprentissage fédéré et les données locales pour une meilleure prévision tout en garantissant la confidentialité des données.
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BackdoorBench propose une approche unifiée pour évaluer les méthodes d'apprentissage par backdoor dans les réseaux de neurones profonds.
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Un aperçu des faiblesses des LLM et des stratégies pour les améliorer.
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Une nouvelle méthode pour protéger les données médicales en utilisant la blockchain et l'identité auto-souveraine.
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Des techniques innovantes protègent les données vocales sensibles tout en gardant la précision du traitement.
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des images faciales tout en gardant la qualité.
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La recherche améliore les méthodes pour analyser des chiffres légers comme Simon et Simeck.
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Examiner les risques et les stratégies de détournement de modèles dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de la cryptographie basée sur le code, renforçant la sécurité.
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Un aperçu des risques de fuite de prompts dans les grands modèles de langage et des méthodes de prévention.
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Les grands modèles linguistiques montrent une vulnérabilité accrue aux comportements de données nuisibles.
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De nouvelles méthodes réduisent les fuites d'identité dans la reconnaissance faciale tout en garantissant la vie privée des données.
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Les systèmes RAG améliorent les opérations mais introduisent de graves vulnérabilités de sécurité.
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