Un studio dell'University of Washington analizza sette browser con agenti AI e avverte che i più potenti possono aggirare la politica della stessa origine e mettere a rischio i dati degli utenti. I ricercatori mostrano due tipi di attacco.
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Uno studio pubblicato su Nature Communications presenta un test basato su intelligenza artificiale che combina dati clinici e vetrini istologici per prevedere il rischio di ritorno del cancro al seno. Servono trial clinici prima dell'uso terapeutico.
Con i chip tradizionali vicini ai limiti e l'intelligenza artificiale che richiede più potenza, i ricercatori studiano il cervello. Usano transistor organici e interfacce migliori per costruire hardware neuromorfo che consumi meno energia.
Ricercatori dell'Università dello Utah hanno proposto un quadro per valutare quanto la terapia può essere automatizzata con intelligenze artificiali conversazionali. Il lavoro definisce quattro livelli, valuta rischi e benefici e suggerisce prudenza.
Una ricerca pubblicata su Nature Neuroscience mostra che il cervello anticipa le parole considerando gruppi grammaticali (costituenti), non solo la singola parola successiva. Lo studio ha usato MEG, test Cloze e dati in mandarino e inglese.
Uno studio della Virginia Tech, presentato alla conferenza CHI, mostra che rivelare l'autismo modifica i suggerimenti dei grandi modelli linguistici, spesso seguendo stereotipi comuni. I ricercatori chiedono maggiore trasparenza nei sistemi IA.
Ricercatori della New York University hanno creato un metodo che usa principi degli stormi di uccelli per scegliere frasi importanti e fornire input migliori ai modelli linguistici. Il sistema riduce le "allucinazioni" e migliora l'accuratezza dei riassunti.
Ricercatori della North Carolina State University hanno studiato l'allineamento alla sicurezza nei grandi modelli linguistici, proposto la Superficial Safety Alignment Hypothesis (SSAH) e sperimentato il congelamento di componenti neurali per ridurre uscite non sicure mantenendo le prestazioni.
