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Jiatong Li
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大型语言模型（LLM）代理面临日益增长的数据获取和自主性带来的隐私风险
近期研究强调了与大型语言模型（LLM）代理相关的重大隐私风险，特别是关于它们如何获取和处理用户数据。研究表明，虽然个性化是代理有效性的关键，但它常常导致隐私担忧加剧和用户信任度下降。新的基准和实验设计正在出现以解决这些问题，重点关注代理自主性、概率性隐私风险估计以及在代理最终输出之外审计数据获取阶段。这些努力旨在确保LLM代理能在不泄露用户敏感信息的情况下造福用户。
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MolReFlect框架对齐分子和文本，以增强LLM的理解能力
研究人员开发了MolReFlect，一个新颖的师生框架，旨在改善分子结构与文本描述之间的对齐。该方法使大型语言模型能够学习特定分子亚结构与描述它们的短语之间的细粒度对应关系，从而提高分子相关任务的准确性和可解释性。MolReFlect旨在克服先前将分子视为整体处理方法的局限性，实验结果表明，它在分子-标题翻译方面取得了最先进的性能。