Ruoxi Jia

この記事では、CLIPの様々な課題に対する頑丈さをレビューしてるよ。

大規模言語モデルのモデレーション手法を強化する新しいアプローチ。

この方法は、オープンな未ラベルのデータセットを使って言語モデルのファインチューニングを強化する。

新しい方法が現代の画像編集の脅威に対抗するためにウォーターマークを強化する。

新しいフレームワークが機械学習の公平性の対立をうまく解決する。

新しい手法が大規模言語モデルの隠れた脅威に取り組んでる。

AIリスクのカテゴリーと統一されたポリシーの必要性についての考察。

新しいベンチマークがAIの安全リスクを効果的に評価することを目指してる。

AutoScaleは、大規模言語モデルの効率的なトレーニングのためにデータの組み合わせを改善する。

データの価値を理解することは、ビジネスの成功にめっちゃ大事だよ。

言語ベースの指示に基づいてロボットトレーニングを革命的に進化させる。

マシンアンラーニングがAIの安全性と画像品質をどう向上させるかを発見しよう。