Jinghui Chen

Uma nova abordagem protege os modelos de linguagem de manipulações prejudiciais na entrada.

Um estudo revela o ataque WordGame, explorando as fraquezas nas medidas de segurança dos LLMs.

Um método novo melhora a compreensão dos resultados dos modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra aumentar a resistência das GNNs contra barulho e ataques.

Novos métodos como o PromptFix ajudam a proteger modelos de linguagem de ameaças ocultas.

Um estudo sobre o PlagBench e seu papel na detecção de plágio em saídas de LLM.

FADAS melhora o aprendizado federado permitindo atualizações assíncronas dos clientes enquanto mantém a privacidade dos dados.

Pesquisadores propõem um método pra melhorar modelos médicos sem comprometer a privacidade dos dados.

Um sistema para aprendizado seguro de IA na saúde sem compartilhar dados dos pacientes.

Novo método permite ataques de backdoor sem dados limpos ou mudanças no modelo.

Descubra como correlação e coskewness revelam relações ocultas nos dados.