Yang Zhang

Um novo framework melhora o ASR para línguas com poucos recursos e escalabilidade multilíngue.

Analisando a ascensão e os riscos dos prompts de jailbreak em modelos de linguagem.

Um novo método pra reduzir custos em serviços de linguagem de machine learning.

Analisando como os dados de contagem de passos podem expor informações pessoais e riscos de privacidade.

Novos métodos buscam combater a toxicidade online usando técnicas de aprendizado por prompt.

Um estudo revela vulnerabilidades em modelos de linguagem atualizados contra ataques adversariais.

Métodos de adaptação em tempo de teste enfrentam vulnerabilidades por ataques de envenenamento, o que desafiou a eficácia deles.

Avaliando métodos de atribuição de características através de solidez e completude para melhores previsões de IA.

Pesquisadores revelam La Ni O, um novo supercondutor que funciona sob alta pressão.

Abordando ameaças à privacidade durante migrações de gêmeos digitais em transporte inteligente.

Melhorando as interações dos veículos através de migração otimizada e gerenciamento de recursos.

Novo modelo melhora o reconhecimento de fala em ambientes barulhentos ao focar em um único falante.

Explorando pontos de corte dourados pra melhorar a eficiência de circuitos quânticos.

Modelos de linguagem modernos melhoram a precisão e a qualidade da normalização de texto.

A pesquisa explora como modelos de linguagem melhoram o planejamento para vários robôs em tarefas complexas.

Esse artigo fala sobre as preocupações com a privacidade ao usar modelos GPT em ambientes de nuvem.

Observações recentes revelam novas descobertas sobre a atmosfera de Plutão e mudanças de pressão.

A análise de ataques de jailbreak mostra fraquezas na segurança dos modelos de linguagem.

LLMs customizados levantam preocupações de segurança, principalmente com ataques de backdoor por instrução.

Explorando os desafios de segurança da engenharia de prompt com LLMs.

Um novo método melhora a clareza na segmentação de imagens de minério pra um processamento melhor.

A amostragem diversa aumenta a eficácia do roubo de modelos de machine learning.

Examinando a necessidade de hidrogênio em níquelatos supercondutores e suas implicações.

Um novo framework avalia a eficácia dos classificadores de segurança de imagem contra conteúdo prejudicial.

GNNs indutivos enfrentam ameaças de privacidade por causa de ataques de roubo de links.

ReAd melhora o trabalho em equipe dos robôs ao aprimorar os mecanismos de planejamento e feedback.

Um método pra reduzir o tamanho de modelos de linguagem grandes sem perder a performance.

Uma nova estrutura melhora a detecção de falhas em trens usando técnicas avançadas de deep learning.

Seed-TTS cria uma fala realista a partir de texto para várias aplicações.

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

Um novo modelo melhora a precisão da estimativa de profundidade usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Analisando interações de qubits através de funções de correlação em circuitos quânticos integráveis.

O Forward Gradient Unrolling oferece soluções eficientes para otimizar grandes modelos de aprendizado de máquina.

Um novo framework melhora a eficiência de aprendizado em sistemas multiagente por meio de modelagem de mundo inovadora.

Pesquisas mostram que modelos de linguagem têm dificuldade com raciocínio falso, levantando preocupações sobre segurança.

Um novo modelo melhora a precisão nas capacidades de fala para texto em várias línguas.

Um novo framework controla o aprendizado em contexto pra evitar o uso indevido em modelos de IA.

Um estudo apresenta o SeqMIA pra melhorar a privacidade contra ataques de inferência de pertencimento.

O PandaX-4T tem como objetivo detectar neutrinos solares tipo B e explorar matéria escura.

Analisando as ameaças que os agentes autônomos de modelos de linguagem trazem e suas fraquezas.

Analisando os riscos e estratégias de sequestro de modelo em sistemas de aprendizado federado.

Explorando os riscos de privacidade na modelagem de imagens mascaradas e suas implicações.

HiFuse melhora a velocidade e a eficiência das redes neurais de grafos heterogêneos.

O PandaX-4T procura por novas partículas pra explicar mistérios cósmicos.

Analisando os efeitos das atualizações na segurança, viés e autenticidade na geração de imagens.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar o rastreamento de movimentos humanos em ambientes virtuais.

Analisando como pontos de dados importantes atraem mais riscos de segurança em machine learning.

O experimento PandaX-4T procura por partículas parecidas com axions e fótons escuros.

Um sistema que facilita a criação de música e deixa todo mundo, independentemente do nível de habilidade, conseguir fazer.

Pesquisadores analisam a produção de bósons com fótons, revelando interações cruciais na física de partículas.

Esse artigo examina como diferentes camadas afetam o desempenho dos LLMs.

Uma nova abordagem melhora a detecção de assinaturas genuínas em comparação com falsificações.

Um método novo para treinar agentes a se adaptarem a várias tarefas usando experiências diversas.

O TRIDENT melhora o reconhecimento de máquinas de novas combinações de objetos, enfrentando desafios importantes no aprendizado de IA.

Alguns materiais ficam mais bagunçados quando esfriam, mostrando um derretimento inverso.

Um novo método pra controlar braços robóticos de forma intuitiva usando Realidade Aumentada.

Cientistas estudam processos raros de neutrinos pra desvendar mistérios cósmicos.

Um novo método para podar de forma eficiente modelos de IA geradores de imagem, sem perder a qualidade.

Cientistas estão investigando as interações do bóson de Higgs com quarks bottom no LHC.

Conectando insights de redes sociais aos impactos da seca pra entender melhor.

Cientistas procuram por decaimento raro de neutrinos pra desvendar segredos cósmicos.

Cientistas investigam partículas de matéria escura energizadas pelo Sol.