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- A Survey on Privacy Attacks Against Digital Twin Systems in AI-Robotics [4.3]
産業 4.0 は、人工知能/機械学習(AI/ML)とデジタルツイン(DT)技術の統合によって、複雑なロボットが台頭するのを目撃している。 本稿では,AIモデルとDTモデルによって実現されたロボットを対象としたプライバシ攻撃について調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Jun 2024 00:59:20 GMT)
- デジタルツインに着目した攻撃に関するサーベイ
- 想定しているフレームワークは「Physical spaces comprise robotic sensors that collect data.Virtual space utilizes the data collected from physical space via a communication link between them.Predictions are generated by the AI models within vitual space, which are then analyzed before decisions are made by stakeholders.」
- Detecting AI-Generated Text: Factors Influencing Detectability with Current Methods [13.1]
テキストが人工知能(AI)によって作成されたかどうかを知ることは、その信頼性を決定する上で重要である。 AIGT検出に対する最先端のアプローチには、透かし、統計学的およびスタイリスティック分析、機械学習分類などがある。 AIGTテキストがどのようなシナリオで「検出可能」であるかを判断するために、結合する健全な要因についての洞察を提供することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 21 Jun 2024 18:31:49 GMT)
- テキスト生成されたものか否かを検出する手法に関するサーベイ、広範な内容。
- 必要性は認識しているが困難というタスクであり、現状を知るのにとても良い。
- Eliminating Position Bias of Language Models: A Mechanistic Approach [119.3]
位置バイアスは現代言語モデル (LM) の一般的な問題であることが証明されている。 因果的注意は一般的に、モデルが遠方のコンテンツを好むのに対して、RoPEのような相対的な位置エンコーディングは近くのものを好む。 本研究では,異なる入力セグメント順序(例えばLM-as-a-judgeのオプション,QAの検索文書)によって生じる位置バイアスを,TRAINING-FREE ZERO-SHOT方式で推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Jul 2024 09:06:57 GMT)
- 位置バイアスを除去する手法の提案。アテンションスコアの類似性を使って位置情報を割り当てなおすアプローチのよう（？）、トレーニングフリーだが計算コストは高めに思える。
- 位置バイアスは「Further, our empirical study on object detection reveals that position bias is also present in vision-language models (VLMs).」とMLLMでも影響ありとのこと。
- リポジトリはGitHub – wzq016/PINE: Offcial Repo of Paper “Eliminating Position Bias of Language Models: A Mechanistic Approach””