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Inverser l’IA pour se protéger contre le recâblage malveillant, même après la suppression des couches essentielles.
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En constatant que certaines couches essentielles à la sécurité de ces modèles sont souvent ignorées, ils proposent une nouvelle méthode appelée « recyclage de la structure interne du modèle » pour maintenir la capacité de détection et de blocage des contenus dangereux, même après que certaines fonctionnalités ont été supprimées.
Cette approche, décrite comme un « piratage bienveillant », permettrait de préserver les garanties de sécurité des modèles AI tout en renforçant leur efficacité.
Les tests effectués sur le modèle de langage visuel Llava 1.5 ont montré que, après modification, le modèle refusait systématiquement de répondre à des requêtes dangereuses.
Les chercheurs visent à établir des techniques qui garantissent la sécurité à chaque couche interne, rendant l’IA plus robuste face aux risques potentiels tout en restant ouverte et accessible.
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La plateforme informatique analogique exploite un domaine de fréquence synthétique pour améliorer l’évolutivité.
Des chercheurs de Virginia Tech, du Oak Ridge National Laboratory et de l’Université du Texas à Dallas ont mis au point une nouvelle approche pour améliorer les ordinateurs analogiques, qui utilisent des quantités physiques continues pour représenter des données, rendant ces systèmes plus efficaces sur le plan énergétique par rapport aux ordinateurs numériques.
Leur méthode, décrite dans un article de Nature Electronics, repose sur l’utilisation de phononie non linéaire intégrée dans des dispositifs en niobate de lithium, permettant de coder une grande quantité d’informations sur un seul appareil.
Cela aide à réduire les erreurs généralement associées à l’intégration de plusieurs composants dans des systèmes analogiques.Cette innovation a engendré un système de calcul analogique basé sur un réseau de neurones physiques, capable de classer des données avec une précision impressionnante de 98,2 %.
La co-conception des dispositifs et des réseaux neuronaux améliore considérablement les performances.
Les chercheurs continuent à optimiser leur approche pour aborder des problèmes complexes, espérant avoir un impact significatif sur le déploiement des algorithmes d’apprentissage automatique dans des architectures informatiques analogiques à grande échelle, sans compromettre leurs performances.Non classé
Les ambitions en réalité augmentée de Meta face à la réalité, tandis que la Californie prend à nouveau des mesures concernant la sécurité de l’IA.
Pour une analyse approfondie, écoutez l’intégralité de l’épisode.
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