BadEdit：モデル編集による大規模言語モデルへのバックドア注入

シンガポール科学技術研究局、AI 基礎研究と応用研究の主力

シンガポール国立大学、AI 研究ランキングはアジア上位。2024年3月に NUS AI Institute を設立し、基礎 AI、応用 AI および社会的影響研究を統合。

南洋工科大学、AI とデータサイエンス研究の主要拠点

シンガポール経営大学、AI のビジネス・社会応用

シンガポール科技設計大学、AI とデザインの交差創新

本プロジェクトは南洋理工大学の張潔教授がリードし、米国マサチューセッツ工科大学（MIT）と協力して、信頼性があり解釈可能な人工知能・人間相互作用最適化システムの開発に取り組んでいます。研究の重点は、自然言語を組合せ最適化問題のロバストなインターフェースとして確立することであり、AI システムが人間の言語から最適化問題を定式化し、強力な AI 支援最適化を実施し、解釈可能なフィードバックを提供できるようにします。本プロジェクトは、物流、製造、金融などの産業に対して効率的な意思決定支援ツールを提供し、同時に信頼性のある AI の基礎研究を推進することを目的としています。

PINNACLE は、物理情報神経ネットワーク（PINN）の訓練効率を改善するための適応的点選択方法です。本方法は経験的ニューラル接線核理論に基づいており、実験点および配置点を含むすべての種類の訓練点の選択を自動的に共同で最適化することができ、前進問題、逆問題、転移学習などの複数のタスクにおいて既存のベンチマーク方法を大幅に上回ります。

本研究はシンボリック回帰強化決定木（SREDT）を紹介しています。シンボリック回帰を通じて非線形・多変量の決定木分割規則を発見します。従来型決定木と比較して、SREDTはより優れた予測性能、より小型でコンパクトな木構造、より高速な推論速度、およびノイズに対するロバスト性を備えています。この方法は遺伝的プログラミングを通じて閉式解析的表現を探索し、分類タスクにおいて標準決定木を明らかに上回ります。