Un modelo de amenaza de perplejidad de N-Gram interpretable para un modelo de lenguaje grande jailbreaks

Resumen: Se ha propuesto una gran cantidad de ataques con jailbreaking para obtener respuestas dañinas de LLMS ajustados a la seguridad. Estos métodos logran coaccionar la salida objetivo en sus entornos originales, pero sus ataques varían sustancialmente en la fluidez y el esfuerzo computacional.

Leer más →

Comentarios desactivados en Un modelo de amenaza de perplejidad de N-Gram interpretable para un modelo de lenguaje grande jailbreaks

V-Jepa 2: los modelos de video auto-supervisados ​​permiten la comprensión, la predicción y la planificación

Resumen: Un gran desafío para la IA moderna es aprender a comprender el mundo y aprender a actuar en gran medida por observación. Este documento explora un enfoque auto-supervisado que combina datos de video a escala de Internet con una pequeña cantidad de datos de interacción (trayectorias de robots), para desarrollar modelos capaces de comprender, predecir y planificar en el mundo físico.

Leer más →

Comentarios desactivados en V-Jepa 2: los modelos de video auto-supervisados ​​permiten la comprensión, la predicción y la planificación

¿Cómo revisan las personas creencias inconsistentes? Examinar la revisión de creencias en humanos con estudios de usuarios

Resumen: Comprender cómo los humanos revisan sus creencias a la luz de la nueva información es crucial para desarrollar sistemas de IA que puedan modelar efectivamente y, por lo tanto, alinearse con el razonamiento humano.

Leer más →

Comentarios desactivados en ¿Cómo revisan las personas creencias inconsistentes? Examinar la revisión de creencias en humanos con estudios de usuarios

Fin del contenido

No hay más páginas por cargar