Sijia Liu

Uma nova abordagem permite treinar redes neurais de forma eficiente em dispositivos pequenos sem a necessidade de retropropagação.

Um novo método aumenta a robustez das CNNs Mixture of Experts contra entradas adversariais.

Aprenda como a otimização bi-nível resolve problemas complexos de tomada de decisão.

Abordando preocupações éticas através da remoção seletiva de memória em modelos de IA.

A otimização de zeroth-order oferece eficiência de memória para grandes modelos de linguagem em tarefas de PNL.

Novo conjunto de dados melhora os métodos de avaliação para desaprendizado de máquina na geração de imagens.

Uma nova abordagem pra encontrar amostras de backdoor sem precisar de dados limpos.

O AdvUnlearn melhora a segurança na geração de imagens, juntando unlearning com treinamento adversarial.

UGradSL oferece uma solução prática pra remover informações sensíveis de modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a capacidade dos Modelos de Linguagem Grande de esquecer informações sensíveis.

Uma nova estrutura avalia quão bem os modelos de linguagem reconhecem e respondem às emoções.

O BrainKing avalia as habilidades de resolução de problemas de modelos de linguagem com informações limitadas.

Explorando as vulnerabilidades no reconhecimento facial causadas por ataques de marca d'água adversariais.

Pesquisadores encontram maneiras eficazes de remover conhecimento indesejado de modelos de linguagem.