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Ein neues Framework namens CourtGuard wurde vorgestellt, das die Sicherheit von großen Sprachmodellen (LLMs) ohne Modell‑Retraining verbess…

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…

Die Sicherheit von Sprachmodellen hängt von ihrem schwächsten Punkt ab. Obwohl umfangreiche Arbeiten zur Sicherheit nach dem Training exist…

Large Language Models (LLMs) werden üblicherweise nach dem Training auf Sicherheit abgestimmt, doch sie können dennoch unangemessene Inhalt…

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository zeigt, dass Reinforcement Learning mit verifizierbaren Belohnungen (RLVR) das langjährige Problem…

Große Rechenmodelle (LRMs) zeigen beeindruckende Fähigkeiten bei komplexen Logikaufgaben, bleiben jedoch anfällig für gefährliche Inhalte u…

In der Forschung zur Aktivierungssteuerung großer Sprachmodelle (LLMs) stoßen aktuelle Methoden häufig auf unerwünschte Nebeneffekte. Um di…

Die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle hat deren Einsatz in vielen Bereichen beschleunigt, bringt jedoch auch das Risiko schädlicher…