Martin Vechev

La contaminazione dei dati nei modelli linguistici crea seri problemi di fiducia per le valutazioni.

SafeCoder migliora la sicurezza del codice generato dai modelli linguistici.

Esaminando l'efficacia e le vulnerabilità del watermarking nei contenuti generati dall'IA.

Un nuovo approccio migliora il recupero dei dati affrontando allo stesso tempo le preoccupazioni sulla privacy nell'apprendimento federato.

La ricerca mostra vulnerabilità nell'approccio del federated learning alla privacy del testo.

Un nuovo standard per valutare l'equità nei metodi di apprendimento per rappresentazione.

Esaminando i pericoli dei modelli linguistici quantizzati e il loro potenziale uso improprio.

La ricerca rivela le sfide del rilevamento delle filigrane nei grandi modelli di linguaggio.

Una libreria unificata migliora l'equità nel confrontare i metodi di addestramento delle reti neurali.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza dell'uncomputazione nei complessi programmi quantistici.

Un metodo per adattare i modelli linguistici mantenendo basse le perdite di abilità.

Analizzando le vulnerabilità nei tool di completamento del codice più famosi e le loro implicazioni per gli sviluppatori.

Questo articolo parla di un nuovo sistema di valutazione per giudicare i modelli linguistici in modo più equo.