Jun Sun

Um novo método pra avaliar como os modelos de linguagem tão alinhados com os valores humanos.

Melhorar a robustez do aprendizado de máquina contra exemplos adversariais é crucial para aplicações seguras.

Esse framework usa múltiplos agentes e gráficos de tarefas pra resolver problemas de forma eficiente.

Um novo método pra editar modelos de linguagem de forma eficaz, sem perder performance.

Esse estudo investiga os limites de precisão e robustez em modelos de aprendizado de máquina.

TlSbTe mostra potencial em aplicações termoelétricas com baixa condutividade térmica e propriedades elétricas favoráveis.

CCL garante que redes neurais mantenham a precisão enquanto aprendem novas tarefas.

Aprenda como as superfícies mudam enquanto mantêm sua área constante.

Um novo método ajuda a proteger modelos de linguagem de ataques backdoor prejudiciais.

Conectando grandes modelos de linguagem e métodos formais para soluções de IA confiáveis.

Explore o mundo fascinante da curvatura do espaço e suas implicações.