TraceRouter: 大規模基盤モデルのための経路レベル介入による堅牢な安全性
TL;DR大規模基盤モデル（LFM）の敵対的な操作に対する脆弱性を克服するため、有害な意味論の伝播回路を追跡・切断する「TraceRouter」が提案された。従来の局所的な介入とは異なり、注意の分岐分析、スパースオートエンコーダ、因果経路のマッピングを組み合わせることで、有害な情報の流れを物理的に遮断しつつ、一般的な有用性を維持することに成功している。
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RedSage: サイバーセキュリティに特化した汎用LLM
TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
サイズは重要：単眼画像からの食事量推定のための実寸3Dモデル再構築
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頑健なマルチモーダル感情推論のためのきめ細かい視聴覚証拠の統合
TL;DRSABER-LLMは、従来の分類型から生成的推論へとシフトするマルチモーダル感情分析のための新フレームワークです。60万動画を含む大規模データセットSABERと、証拠抽出と推論を分離する構造化パラダイムを導入。皮肉のような複雑で矛盾を含む状況でも、既存のオープンソースモデルを凌駕する頑健な感情推論を実現しました。
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