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Viet Nguyen
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新的CGCE框架在不损失性能的情况下增强了生成模型的安全性
研究人员推出了一种名为分类器引导的概念擦除（CGCE）的新框架，旨在增强生成模型的安全性。CGCE作为一种即插即用解决方案，仅在推理时修改不安全嵌入，以防止生成不良内容，同时不改变模型的原始权重。该方法旨在保持模型对良性提示的生成质量，在安全性和对抗攻击的性能之间取得稳衡。
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新的混合专家视觉Transformer增强了量子纠错解码
研究人员开发了QuantumSMoE，这是一种新颖的量子视觉Transformer，用于高保真表面码解码。这种基于机器学习的解码器使用专门的嵌入和自适应掩码来整合代码结构，以更好地捕捉局部交互。在环面码上的实验表明，QuantumSMoE在性能上超过了当前最先进的机器学习解码器和已建立的经典方法。