Maschinelles Lernen

Diese drei GenAI-Kooperationen zeigen das Potenzial der Wissenschaftsdiplomatie

In geopolitisch unsicheren Zeiten kann Wissenschaftsdiplomatie Vertrauen schaffen und Gräben zwischen Nationen überbrücken, betont Joël Mesot. Und präsentiert drei Partnerschaften in generativer KI, welche die Kraft sektorübergreifender Zusammenarbeit verdeutlichen – für humanitäre und friedenserhaltende Missionen sowie für vertrauenswürdige KI.

Eine Deep-Learning-Pipeline zur Kontrolle von Proteininteraktionen

EPFL-Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler haben mit Hilfe von Deep Learning neue Proteine entworfen, die an Komplexe mit anderen kleinen Molekülen wie Hormonen oder Medikamenten binden, und damit eine Welt der Möglichkeiten für das computergestützte Design von molekularen Interaktionen für die Biomedizin eröffnen.

Ein Open-Source-Trainingsrahmen zur Förderung multimodaler KI

EPFL-Forschende haben 4M entwickelt, ein Open-Source-Framework der nächsten Generation für das Training vielseitiger und skalierbarer multimodaler Grundmodelle, die über die Sprache hinausgehen.

Können wir KI davon überzeugen, schädliche Anfragen zu beantworten?

Neue Forschungsergebnisse der EPFL zeigen, dass selbst die neuesten Large Language Models (LLMs) trotz Sicherheitstraining anfällig für einfache Eingabemanipulationen sind, die sie zu unbeabsichtigtem oder schädlichem Verhalten veranlassen können.

Gesichtserkennung für Kunstwerke

Mit der App SmartStamp lässt sich die Echtheit von Kunstwerken zuverlässig überprüfen.

Was der Blick aus dem All enthüllt

Kriegsverbrechen dokumentieren, Impfkampagnen unterstützen, Schneehöhen identifizieren, den Klimawandel verfolgen: Das Potenzial der Erdbeobachtungen mit Satelliten ist enorm. Das machen sich auch ETH-Forschende zunutze.

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