Xinlei He

誘導型GNNは、リンク泥棒攻撃からプライバシーの脅威に直面している。

言語モデルが回答を生成する前に、事実に基づかない回答を予測する方法。

この研究は、機械生成テキストのウォーターマーク手法と、それに対する除去攻撃に対する効果を調べてるよ。

言語モデルに対する様々な脱獄攻撃とその防御を調べてみて。

マスクされた画像モデリングにおけるプライバシーリスクとその影響について探る。

ADCはデータセットの作成を効率化して、機械学習のスピードと精度を向上させるんだ。

研究は、言語モデルのファインチューニングにおけるバックドア攻撃を検出する方法を強調している。

革新的な方法は、安全性と効率を確保しながらAI言語モデルを強化することを目指してる。

フェデレーティッドラーニングがデータを守りつつ技術を向上させる方法を発見しよう。

バックドア攻撃がAI駆動の言語モデルの安全性にどんな影響を与えるかを発見しよう。