テクノロジーの安全性 に関する最新の記事

研究者たちは危険な環境でロボットを安全に訓練するための新しい方法を開発した。

研究が、安全神経細胞がLLMの安全性と責任を高める役割を果たすことを明らかにしている。

予測拒否を通じてモデルの安全性を高める新しいアプローチ。

磁気島に関する研究は、トカマクにおけるプラズマの安定性と崩壊防止を向上させる。

この記事では、さまざまな文化におけるAIの調和を改善する方法について話してるよ。

新しい方法がディープラーニングモデルの弱点を素早く特定するのに役立つよ。

研究によると、言語モデルは誤った推論に苦しんでいて、安全性の懸念が高まってる。

研究は、プラズマの混乱を管理して核融合炉の安全性を向上させることに焦点を当てている。

CCLはニューラルネットワークが新しいタスクを学びながら精度を保つのを保証する。

コンピュータ画像認識のエラーを分析して改善するツール。

UNRealNetは、高度な技術を利用して厳しい地形でのロボットのナビゲーション能力を向上させるよ。

InferActは、さまざまなタスクにおけるAIエージェントの意思決定の安全性を向上させる。

新しい方法がロボットの歩行の安全性と効率を向上させる。

ロボットが共有スペースで安全にやりとりするためにどう協力するかを研究してる。

言語モデルを使って重要なシステムの安全性を高める新しい方法。

この研究はニューラルネットワーク回路の性能とその信頼性を分析してるよ。

新しい方法がロボットの安全制約の理解を向上させる。

言語モデルが安全性向上のためにどうやって回答を拒否できるかを調べる。

この記事では、ベクトル量子化が強化学習システムにおける意思決定の理解にどのように影響するかをレビューしてるよ。

プログラム検証が重要な業界でソフトウェアの信頼性をどう確保するかを学ぼう。

新しい方法がRLエージェントの有害な入力変化に対する耐性を高める。

深層学習技術を使って原子炉の故障検出と診断を改善する。

この方法は、品質を維持しながら画像生成の安全性を向上させるんだ。

新しいフレームワークが、予測できない環境でロボットの安全性と効率を向上させるよ。

新しい方法が機械の意思決定の安全性を向上させる。

ユーザーの理解と反応を向上させるためのロボットの新しいアプローチ。

LEVISは信頼できるニューラルネットワークの出力のために安全な入力空間を見つけるのを手助けするよ。

注意喚起付き転送は、強化学習アプリケーションの安全性とパフォーマンスを向上させるよ。

新しい方法が、言語モデルで有害なプロンプトの検出を改善する。

この作業は、モンテカルロツリー探索を使ってAIの意思決定を説明することに焦点を当ててるよ。

CBF-LLMを紹介するよ：LLMで安全なテキスト生成を実現する方法だ。

言語モデルにおける誤った拒否の研究とそれがユーザー体験に与える影響。

新しい方法は、強化学習と安全性を組み合わせてロボットのタスクを強化するんだ。

人間とのやり取りでロボットが安全かつ効果的に動くためのフレームワーク。

この記事は、言語モデルを使ってRLの安全性を高める方法について話してるよ。

AIエージェントの評価を安全性と信頼性で評価する方法。

新しい方法が機械学習モデルの予期しないデータの検出を強化する。

RADERシステムは、拡張現実での安全なデモを通じてロボット学習を向上させるよ。

トレーニングデータが言語モデルの出力や安全対策にどう影響するかを調べる。

新しいトレーニング方法がLLMの安全性とパフォーマンスを向上させる。