ICML

Prompting4Debugging: Red-Teaming Text-to-Image Diffusion Models by Finding Problematic Prompts

Prompting4Debugging: 通过寻找问题性提示对文本到图像扩散模型进行红队测试

Zhi-Yi Chin, Chieh-Ming Jiang, Ching-Chun Huang, Pin-Yu Chen, Wei-Chen Chiu

机构 * Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan（国家阳明交通大学计算机科学系） ； IBM Research, NY 10598, USA（IBM研究院） 纠错

AI总结 Prompting4Debugging通过寻找问题性提示揭示文本到图像扩散模型的安全漏洞，表明现有安全机制存在重大缺陷。

Comments ICML 2024 main conference paper. The source code is available at https://github.com/zhiyichin/P4D

Universal Dynamics of Warmup Stable Decay: understanding WSD beyond Transformers

Warmup Stable Decay 的普遍动态：在 Transformer 之外理解 WSD

Annalisa Belloni, Lorenzo Noci, Antonio Orvieto

机构 * MPI-IS Tübingen, Germany, ETH Zürich, Switzerland and Politecnico di Torino, Italy（马克斯·普朗克研究所（MPI-IS）图宾根，德国，瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）和意大利托里诺理工大学（Politecnico di Torino）） ； ETH Zürich, Switzerland（瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）） ； MPI-IS, ELLIS Institute Tübingen, Tübingen AI Center, Germany（马克斯·普朗克研究所（MPI-IS）图宾根，德国，图宾根人工智能中心（Tübingen AI Center）） 纠错

AI总结 本研究通过比较 Transformer 和 CNN 在 WSD 调度下的训练动态，揭示了非凸优化问题中损失景观的共同几何特征。

Comments Accepted at the 2025 HiLD and MOSS Workshops at ICML