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In den letzten Jahren haben Techniken wie Supervised Fine‑Tuning (SFT), Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) und Direct Prefer…

Eine neue Untersuchung aus dem arXiv‑Repository zeigt, dass das Feintuning von Vision‑Language‑Modellen auf eng begrenzte, potenziell schäd…

Die Sicherheit großer Sprachmodelle bleibt trotz Fortschritten oft fragil, wenn die Trainingsdaten von ihrem ursprünglichen Kontext abweich…

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv (2601.23143v1) stellen die Autoren das Projekt ThinkSafe vor, das die Sicherheit großer Rechenmod…

Mit dem neuesten Beitrag auf arXiv (2512.11391v1) wird ein innovatives Verfahren vorgestellt, das die sogenannte „Alignment Tax“ – das Verg…

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository zeigt, dass medizinische Large Language Models (LLMs) – trotz ihrer ausgeprägten Sicherheitsausri…

Mit der zunehmenden Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) in realen Anwendungen wird die Sicherheit der generierten Inhalte immer wichti…

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv präsentiert ein einheitliches Co‑Training‑Framework, das mehrere Sicherheitsverhalten – positiv, neg…