arXiv: 2610.14763v1 Annuate Type: New Humber Abstract: Multilateral models крупноязычные модели (MLMS) могут воспроизводить чувствительную, защищенную авторским правом или небезопасную информацию из и...
arXiv: 2610.10.12769v1 Annuate Type: New Humber Briefing: Unwearning in models (LRM) требует удаления информации о забвении как из следа рассуждений, так и из окончательного ответа. Существующие подхо...
arXiv: 2601931356v1 Annuate Type: New Brieful: Vision-Language Models (VLM) демонстрирует замечательную обобщенную информацию с нулевым исходом, однако они часто кодируют нежеланные или опасные стилис...
arXiv:2606.10338v2 Annuales Type: заменить резюме: Неучебное обучение машин становится все более важным для крупных языковых моделей, однако необучение в архитектурах Mixture-Experts (MOE) остается не...
arXiv:2606.18473v2 Annuales Type: заменить резюме: Неучебное обучение машин для больших языковых моделей (LMS) направлено на удаление конкретных знаний при сохранении остальных возможностей модели. Од...
arXiv:2608.29996v1 Аннонс Тип: кросс-бюллетени: крупные модели зрения - Language (LVMS) достигают высоких показателей по многим мультимодальным задачам; однако они часто используют фальшивую корреляци...