カスタムLLMは、安全性の懸念を引き起こすよ、特に指示バックドア攻撃についてね。
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Rui Wen
多様なサンプルは機械学習モデルの盗難効果を高める。
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極端な条件下で磁場がクォークやパイオンに与える影響を調査中。
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競争は言語モデルのセキュリティにおける脆弱性と防御を明らかにする。
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ねじれたMoTeの研究が量子メモリストレージの新しい展望を明らかにした。
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量子材料のユニークな性質を探って、その研究への影響を考える。
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機械学習で重要なデータポイントがどうやってもっとセキュリティリスクを引き寄せるかを調べる。
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極端な条件下での粒子の神秘的な動きを探る。
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