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图机器学习中的安全性：威胁与防护措施
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25+阅读 · 2024年5月22日
【CMU博士论文】面向可部署的强化学习：安全性、鲁棒性、适应性和可扩展性
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38+阅读 · 2024年4月23日
【博士论文】负责任大型语言模型:安全性、公平性、可信性，142页pdf
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34+阅读 · 2024年1月26日
大模型如何可信？113页《TRUSTLLM：大型语言模型中的可信度》论文，60多位作者40机构联合撰写
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66+阅读 · 2024年1月13日
【ETHZ博士论文】基于人类反馈的安全高效强化学习算法基础， 258页pdf
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51+阅读 · 2023年10月8日
深度学习如何可信？港理工等最新《2D和3D深度学习模型对抗性攻击的鲁棒性和安全性》综述，涵盖170篇论文
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28+阅读 · 2023年10月3日
大模型如何可信？字节跳动李航等最新《可信赖的大型语言模型》综述，提出可信大模型七大维度，81页pdf
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88+阅读 · 2023年8月12日
【阿姆斯特丹博士论文】人工智能的不确定性、鲁棒性和安全性，以及在医疗健康中的应用，95页pdf
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46+阅读 · 2023年3月19日
【剑桥大学博士论文】机器学习安全性，148页pdf
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42+阅读 · 2023年2月13日
【普林斯顿博士论文】深度学习安全性，275页pdf
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64+阅读 · 2023年2月9日
数字孪生互联网是什么？西安交大等最新《数字孪生技术》综述论文，21页pdf全面阐述数字孪生体系结构、赋能技术、安全与隐私与展望
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85+阅读 · 2023年2月2日
【伯克利博士论文】机器学习安全性，172页pdf
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37+阅读 · 2022年12月6日
如何确保强化学习可靠？苏黎世联邦理工Turchetta, Matteo博士论文《 强化学习中的安全性和鲁棒性》，218页pdf
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42+阅读 · 2022年10月25日
强化学习如何可信可靠？CMU最新《可信赖强化学习》综述，36页pdf阐述可信强化学习的鲁棒性、安全性和泛化性
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89+阅读 · 2022年9月25日
【经典书】图数据挖掘算法，安全性及应用，256页pdf
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91+阅读 · 2022年8月22日
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