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Examinando os perigos de integrar modelos de linguagem em sistemas robóticos.

Pesquisadores estão investigando operações de trançado não-Abelianas em estados quânticos pra melhorar a computação.

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Aproveitar os componentes visuais e de texto do CLIP melhora os métodos de detecção de deepfake.

A pesquisa se concentra em filtros de segurança suaves para melhorar o desempenho de veículos autônomos.

Um novo método de marca d'água protege modelos de linguagem personalizados contra uso não autorizado.

Um estudo sobre o papel dos Neurônios de Conhecimento Degenerado em melhorar o desempenho de modelos de linguagem.

Descubra como dispositivos quânticos topológicos melhoram as aplicações de tecnologia quântica.

Uma nova abordagem coletiva melhora as explicações contrafactuais nos processos de tomada de decisão.

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Esse artigo fala sobre problemas com marca d'água em IA e sugere melhorias para a segurança.

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Examinando o impacto da descalibração na resistência dos modelos de NLP a ataques adversariais.

Esse artigo fala sobre os pontos principais no crescimento da IA generativa.

Pesquisadores combinam otimização de trajetória e aprendizado por reforço pra melhorar robôs com patas.

BNQN oferece uma alternativa mais suave e robusta para encontrar raízes na matemática.

Explorando maneiras de melhorar a confiabilidade das explicações das decisões da IA.

Uma nova abordagem melhora a precisão do aprendizado de máquina enquanto garante a privacidade dos dados.

Um novo método oferece estimativa confiável para diferentes tipos de dados.

Aumentação da base de Fourier auxiliar melhora a robustez da imagem em modelos de visão computacional.

Um novo método melhora a resiliência dos modelos a exemplos adversariais através do ajuste de prompts de texto.

Um novo método para explicações contrafactuais consistentes apesar das mudanças no modelo.

O EHT capturou a primeira imagem da sombra de um buraco negro, confirmando teorias importantes.

WaterMax melhora a marca d'água em textos gerados por IA, garantindo qualidade e rastreabilidade.

Entender a robustez do modelo é chave pra aplicações do mundo real em várias áreas.

Um novo método melhora a resistência de modelos de deep learning contra ataques usando modelos de pares.

Explorando a necessidade de especificações claras de IA pra lidar com viés e transparência.

Investigando métodos de compressão de modelos pra melhorar a eficiência e as defesas contra ataques.

AVIBench testa os LVLMs pra garantir que eles aguentam instruções visuais desafiadoras.

Melhorando a robustez contra ataques adversariais em modelos de visão-linguagem.

Este artigo analisa a robustez do CLIP em vários desafios.

Este artigo analisa os pontos fortes e fracos do modelo VMamba.

Um novo método pra avaliar a qualidade da imagem sem precisar de avaliações humanas tá mostrando resultados promissores.

Uma olhada em como as máquinas analisam e interpretam dados visuais.

Esse artigo apresenta um método pra reduzir o viés nas previsões da IA.

Redes neurais tropicais melhoram a resistência contra ataques adversariais em aprendizado de máquina.

Uma nova estrutura melhora a precisão das legendas de vídeo, mesmo com entradas faltando.

Novos métodos melhoram a detecção de ações em vídeos contra várias corrupções.