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Un nuovo metodo migliora il rilevamento OOD concentrandosi sulle informazioni di gradiente.

La ricerca si concentra sul miglioramento della verifica delle reti neurali con specifiche NAP minime.

DEXTER migliora la sicurezza per l'IA potenziando il riconoscimento delle informazioni fuori distribuzione.

Uno studio che confronta le prestazioni di sicurezza dei modelli linguistici più popolari.

Combinare la rilevazione OOD e la Predizione Conformale aumenta l'affidabilità del modello.

Scopri come suddividere compiti complessi aiuta i robot a muoversi in modo efficace.

Un nuovo set di dati valuta come i modelli linguistici gestiscono contenuti dannosi in diverse culture.

Uno sguardo a come le reti neurali elaborano le informazioni e le loro implicazioni.

Un nuovo approccio all'analisi della sicurezza usando funzioni barriera stocastiche a tratti.

Un metodo per addestrare i robot a fare compiti complessi assicurando la sicurezza.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza nella raggiungibilità ad alta dimensione per veicoli autonomi.

Usare il valore di scambio per insegnare all'AI comportamenti sicuri ed efficaci dagli esseri umani.

Un nuovo metodo che migliora la stima dell'incertezza nei modelli AI per dispositivi edge.

Nuovo metodo migliora la sicurezza di guida dei robot mentre aumentano la velocità di apprendimento.

Introducendo un metodo innovativo per migliorare l'addestramento e la sicurezza dei robot.

Questo articolo parla del design di controller di reti neurali sicuri per sistemi critici.

Questo articolo parla di come migliorare le CNN sfruttando le informazioni a bassa frequenza per essere più resilienti agli attacchi avversari.

Esplorare vincoli di danno controfattuali per decisioni più sicure nell'IA.

Il Dynamic Model Predictive Shielding migliora la sicurezza e l'efficienza nel reinforcement learning.

Un metodo per migliorare il rilevamento degli oggetti in ambienti mai visti usando un addestramento a fonte singola.

AdvUnlearn migliora la sicurezza nella generazione di immagini combinando l'unlearning con l'addestramento avversariale.

Questo articolo parla di nuovi metodi per spiegare le decisioni dell'IA nella rilevazione degli oggetti.

Nuovi metodi migliorano la rilevazione di campioni anomali in ambienti di dati misti.

Questo articolo esamina i rischi del fine-tuning dei modelli linguistici per la sicurezza.

Un nuovo metodo permette agli agenti di seguire le regole di sicurezza in linguaggio semplice.

Questo studio esplora l'uso di modelli più piccoli per migliorare la sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo per gli agenti per ottimizzare le prestazioni mentre si assicurano che i vincoli siano rispettati.

Questo articolo parla dei metodi di calibrazione essenziali per i rilevatori di oggetti in applicazioni critiche.

La ricerca svela dei pregiudizi nei sistemi di rilevamento degli oggetti che influiscono sulla sicurezza nei veicoli autonomi.

MaxLin migliora la precisione e l'efficienza della verifica CNN per applicazioni AI più sicure.

Un nuovo sistema affronta potenziali problemi nelle regole di attivazione dei trigger IoT per le case intelligenti.

Nuove strategie migliorano il deep reinforcement learning contro il rumore avversario.

Esaminando i rischi e le misure di sicurezza nel perfezionamento dei modelli di linguaggio.

Esplorare come le neuroscienze cognitive possano migliorare la comprensione dei modelli AI.

Un nuovo insieme di benchmark aiuta a valutare i shortcut del ragionamento nell'intelligenza artificiale.

Un metodo fresco per testare la sicurezza del modello linguistico e le abilità multilingue.

I ricercatori sviluppano nuovi metodi per addestrare i robot in sicurezza in ambienti rischiosi.

La ricerca mette in evidenza il ruolo dei neuroni della sicurezza nel migliorare la sicurezza e la responsabilità dei LLM.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza dei modelli attraverso il rifiuto delle previsioni.

La ricerca sulle isole magnetiche migliora la stabilità del plasma e previene le distruzioni nei tokamak.