Искусственный интеллект против фишинга: слабые места и уязвимости

Обзор LLM-PEA демонстрирует интеграцию больших языковых моделей для улучшения процесса оценки, предлагая комплексный подход к анализу и оптимизации.

Новое исследование демонстрирует, что, несмотря на высокую точность в обнаружении фишинговых писем, современные языковые модели подвержены сложным атакам и манипуляциям.

Оптимизация нейросетей для граничных устройств: поиск эффективных архитектур

Предлагаемая система автоматического нейронного поиска архитектур (AEBNAS) структурирована в три этапа: кодирование архитектур с возможностью раннего выхода в пространство поиска, точная настройка порогов этих выходов и определение целей оптимизации для алгоритма поиска, балансирующих между точностью и количеством операций MAC для спроектированных архитектур с ранним выходом.

Новый подход к поиску архитектур нейронных сетей позволяет значительно повысить их эффективность и снизить задержки для работы на устройствах с ограниченными ресурсами.

Прогнозирование временных рядов: смягчение рисков и повышение точности

Система SoTra генерирует непрерывные категориальные прогнозы, преобразуя вероятностные распределения, предсказанные на каждом шаге авторегрессии, в мягкие векторные представления, что позволяет создавать полностью дифференцируемые траектории и декодировать точечные прогнозы путём минимизации ожидаемого риска на основе специфичной для задачи матрицы ошибок, отказавшись от необходимости дискретизации и стандартных метрик расстояния.

Новый подход к прогнозированию временных рядов позволяет снизить влияние смещения экспозиции и оптимизировать решения в критически важных областях, таких как клиническая поддержка.

XLP против VDC: Более низкие комиссии или более широкое покрытие?

Оба фонда стремятся отслеживать сектор потребительских товаров, предлагая инвесторам уютное укрытие от рыночных бурь через известные бренды. Этот анализ охватывает комиссии, производительность, риск, состав портфеля и ликвидность обоих фондов.