Lucas C. Cordeiro

プレーンCでコーディングされたニューラルネットワークを検証するベンチマークを紹介します。

研究が、大規模言語モデルによって生成されたコードの脆弱性を明らかにした。

このレポートでは、AIニューラルネットワークのメモリ安全性を向上させる方法について話してるよ。

この研究は、区間解析が有界モデルチェックの効果をどう向上させるかを調べてるよ。

ESBMC-Pythonは、型アノテーションと制約付きモデル検査を使ってPythonコードの正しさを確認するのに役立つよ。

新しいアプローチがフェデレーテッドラーニングを強化して、プライバシーを守りながら合成データを生成するんだ。