Explorando como erros na computação catalítica podem ampliar as capacidades computacionais.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Explorando estratégias pra encontrar valores máximos em dados corrompidos.
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Esse artigo analisa métodos para detectar contaminação de dados em modelos de linguagem grandes.
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Novos métodos buscam reduzir imprecisões em modelos de linguagem dentro de sistemas de recuperação de informações.
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Apresentando o PAD-FT, um método leve pra combater ataques de backdoor sem precisar de dados limpos.
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Explorando Ataques de Preferência Reversa e seu impacto na segurança do modelo.
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Novas descobertas levantam preocupações sobre as afirmações de supercondutividade em materiais ricos em hidrogênio.
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Esse artigo investiga as ameaças que os ataques de envenenamento representam para sistemas de banco de dados.
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Uma visão geral dos métodos tradicionais e de aprendizado profundo em segurança de rede.
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Este artigo fala sobre os efeitos de ataques de negação de serviço em sistemas ciberfísicos e maneiras de reduzir esses impactos.
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Um novo framework identifica quando modelos multimodais usam dados de treinamento inadequados.
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Ataques de falsificação de dados representam ameaças sérias à integridade e privacidade dos modelos.
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Aprenda como a contaminação de dados atrapalha os processos de treinamento de IA.
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Analisando as polêmicas e desafios de diagnosticar SBS e AHT.
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