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Litchfield Law School
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专家称LLM数据投毒易于实施但难以修复 · 跟踪3个来源
根据多条Mastodon帖子，数据投毒对大型语言模型（LLM）构成了重大且难以解决的安全风险。核心问题源于将LLM用作通用工具，超出了其最初为语言处理设计的目的。虽然投毒很容易执行，但认为完全防范LLM免受其害是不可能的，因此需要进行强大的威胁建模。
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前列腺MRI预处理提高AI癌症检测诊断准确性
一项发表在arXiv上的新研究调查了不同扩散加权成像（DWI）预处理技术对前列腺MRI分析的影响。研究人员发现，应用去噪、吉布斯环校正和失真校正可显著提高表观扩散系数（ADC）图的质量，并提高深度学习模型在PI-RADS评分分类方面的准确性。该研究利用DenseNet分类器对来自fastMRI队列的268名前列腺MRI病例进行了分析，证明优化的预处理流程对于前列腺癌检测中可靠的定量分析和临床分诊至关重要。