の検索結果 ICML 2026
AI & Enterprise
KAIST、LLMの脆弱性を突く攻撃タイプを7倍多く発見する検証技術
KAISTは、LLMの安全性を検証するレッドチーム用フレームワーク「Stable-GFlowNet」を開発した。実験では既存手法の約7倍に当たる134種類の攻撃タイプを見つけ、高い攻撃成功率も維持した。
AI & Enterprise
KAIST、LLMの安全性を損なわないファインチューニング技術を開発
KAISTは、LLMのファインチューニングで安全性が低下する課題に対し、「Buffer-and-Reinforce」学習フレームワークを開発した。性能を維持しつつ、危険な応答率を約8%に抑えたという。
AI & Enterprise
Team Naver、ICML 2026でAI研究成果を公開
Team NaverはICML 2026で、AIの安全性強化やモデル運用の効率化、3次元空間理解などの研究成果を公開した。レッドチーミングやSyMerge、FlowBot、Seoul World Modelを紹介した。
