Artigos mais recentes para Segurança na Tecnologia

InferAct melhora a segurança na tomada de decisão para agentes de IA em várias tarefas.

Um novo método melhora a segurança e a eficiência da caminhada dos robôs.

Pesquisando como os robôs trabalham juntos em espaços compartilhados para interações seguras.

Um novo método pra aumentar a segurança em sistemas críticos usando modelos de linguagem.

Esse estudo analisa o desempenho de circuitos de redes neurais e a confiabilidade deles.

Um novo método melhora a compreensão das restrições de segurança na robótica.

Analisando como modelos de linguagem podem se recusar a responder pra melhorar a segurança.

Esse artigo analisa como a quantização vetorial influencia a compreensão das decisões em sistemas de aprendizado por reforço.

Aprenda como a verificação de programas garante a confiabilidade do software em indústrias críticas.

Um novo método melhora a resiliência dos agentes de RL contra mudanças prejudiciais nos inputs.

Melhorando a detecção de falhas e diagnósticos em reatores nucleares usando técnicas de aprendizado profundo.

Esse método melhora a segurança na geração de imagens sem perder a qualidade.

Uma nova estrutura melhora a segurança e a eficiência dos robôs em ambientes imprevisíveis.

Um novo método melhora a segurança na tomada de decisão para máquinas.

Uma nova forma de melhorar como os robôs entendem e respondem aos usuários.

LEVIS ajuda a encontrar espaços de entrada seguros para saídas confiáveis de redes neurais.

Transferência Cautelosa-Aware melhora a segurança e o desempenho em aplicações de aprendizado por reforço.

Um novo método melhora a detecção de prompts prejudiciais em modelos de linguagem.

Esse trabalho foca em explicar a tomada de decisão em IA usando a Pesquisa de Árvore de Monte Carlo.

Apresentando o CBF-LLM: um jeito de gerar textos mais seguros em LLMs.

Um estudo sobre recusas falsas em modelos de linguagem e seu impacto na experiência do usuário.

Um novo método combina aprendizado por reforço e segurança pra melhorar as tarefas dos robôs.

Uma estrutura pra garantir que os robôs atuem de forma segura e eficaz nas interações com humanos.

Esse artigo fala sobre maneiras de melhorar a segurança em RL usando modelos de linguagem.

Um método pra avaliar as avaliações de agentes de IA quanto à segurança e confiabilidade.

Um novo método melhora a detecção de dados inesperados em modelos de aprendizado de máquina.

O sistema RADER melhora o aprendizado robótico através de demonstrações seguras em realidade estendida.

Analisando como os dados de treinamento impactam as saídas do modelo de linguagem e as medidas de segurança.

Novo método de treinamento melhora a segurança e o desempenho dos LLMs.

Pesquisadores desenvolvem o MergeAlign pra deixar a IA mais segura sem perder a expertise.

Integrando medidas de segurança no aprendizado por reforço para um treinamento de IA responsável.

Robôs otimizam seus caminhos pra se deslocar com segurança em lugares cheios.

Uma nova ferramenta que garante interações seguras entre humanos e IA.

CUE-M junta imagens e texto pra buscas eficazes.

Usando funções de densidade pra ajudar robôs a navegar com segurança em ambientes movimentados.

O framework ICER testa as medidas de segurança em modelos de texto para imagem de forma eficaz.

Aprenda como a formação de gás afeta o desempenho e a saúde das baterias em pouch-cell.

Garantir que os robôs consigam fazer as tarefas sem causar danos ou bagunça.

Agentes de linguagem de IA trazem riscos de segurança por causa de vulnerabilidades no processamento de instruções.

Um estudo mostra como humanos e IA podem aprender a equilibrar juntos em tempo real.