Nicolas Papernot

Explorando como o machine unlearning ajuda na privacidade de dados e na conformidade.

Backdoors arquitetônicos representam riscos sérios de segurança em redes neurais, muitas vezes ficando indetectáveis.

Uma olhada em como os modelos podem perpetuar preconceitos e afetar a justiça.

Novos métodos melhoram a auditoria de privacidade, focando em modelos de estado oculto em aprendizado de máquina.

Analisando os desafios e as implicações de desaprender em modelos de IA.

Esse artigo analisa os riscos ligados aos LLMs e sugere formas de melhorar a segurança.

Descubra como a Dopamina Artificial imita o aprendizado do cérebro pra melhorar a IA.