Chao Shen

Um novo sistema melhora o desempenho do AutoML ao corrigir automaticamente bugs de busca.

CleanSheet avança o sequestro de modelos sem mudar os processos de treinamento.

Uma olhada nos ataques de backdoor e defesas em modelos de deep learning.

Explorando os desafios e soluções pra proteger as redes inteligentes de ataques de dados.

Apresentando o método IC pra melhorar a precisão na resolução de problemas de math.

Uma visão geral dos métodos de teste para bibliotecas de aprendizado profundo e sua importância.

Apresentando o ProCo, um método pra melhorar a autocorreção em modelos de linguagem grandes.

Esse estudo avalia o desempenho dos LCGMs em tarefas de codificação em inglês e chinês.

Um novo método encontra bugs de desempenho em frameworks de DL de forma eficiente.

Uma nova estrutura aborda a justiça em redes neurais profundas durante a poda do modelo.

BackdoorBench oferece uma abordagem unificada para avaliar métodos de aprendizado backdoor em redes neurais profundas.

Um novo método melhora a eficiência e eficácia do jailbreak em modelos de linguagem grandes.

Pesquisadores enfrentam a alucinação de objetos na IA pra melhorar a precisão e confiabilidade.