Jinghui Chen

研究によると、WordGame攻撃が明らかになり、LLMの安全対策の弱点を突いているんだって。

新しい方法で言語モデルの出力を理解するのが上手くなった。

ノイズや攻撃に対抗するためのGNNを強化する新しいアプローチ。

PromptFixみたいな新しい方法は、隠れた脅威から言語モデルを守るのに役立つよ。

PlagBenchとLLMの出力の盗作検出における役割についての研究。

FADASは、データプライバシーを守りつつ、非同期のクライアントアップデートを可能にすることでフェデレーテッドラーニングを改善する。

研究者たちは、データプライバシーを守りつつ医療モデルを強化する方法を提案している。

患者データを共有せずに医療分野で安全なAI学習を行うシステム。

新しい方法で、クリーンデータやモデルの変更なしにバックドア攻撃ができるようになった。

相関とコスキューを使ってデータの隠れた関係を見つけよう。