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fltech - 富士通研究所の技術ブログ

富士通研究所の研究員がさまざまなテーマで語る技術ブログ

AI Trust

CVPR2024 で "YolOOD: Utilizing Object Detection Concepts for Multi-Label Out-of-Distribution Detection" について発表しました

こんにちは、人工知能研究所の江田です。富士通では、AIの安全な利用を可能にする技術の開発を行っています。 この度研究成果の一つを、機械学習・コンピュータビジョンの最難関会議の一つであるCVPRにて発表しましたので、その内容を紹介します。

”YolOOD: Utilizing Object Detection Concepts for Multi-Label Out-of-Distribution Detection” presented at CVPR 2024

Hello, I am Satoru Koda at AI Laboratory. Fujitsu has been developing technologies for realizing the world where people can safely use AI. In June 2024, we presented our achievement at CVPR 2024, a flagship conference in the computer vision…

Towards trusted AI: introducing a new technology to diagnose biases in large language models

Hello, we are the LLM Bias Diagnosis team from the AI Trust Research Centre. Today, we would like to introduce an exciting new AI core engine – the Fujitsu LLM Bias Diagnosis, which is now available from Fujitsu Kozuchi. The LLM Bias Diagn…

信頼できるAIへ:大規模言語モデルのバイアスを診断する新技術の導入

こんにちは、AIトラスト研究センターのLLMバイアス診断チームです。今回は、富士通Kozuchiから公開されたAIコアエンジン「富士通LLMバイアス診断」をご紹介します。 LLMバイアス診断とは、大規模言語モデル(LLM)のバイアスを様々な視点から診断し、利用者が…

敵対的サンプル攻撃検知の特長のご紹介

こんにちは、AIトラスト研究センターの町田卓謙です。今日は、Fujitsu Kozuchiに搭載されている敵対的サンプル攻撃検知についてご紹介します。

Introducing the Adversarial Example Attack Detector

Hello, I'm Takanori Machida from our AI Trust Research Centre. Today, I would like to introduce an exciting new AI core engine – the Adversarial Example Attack Detector – which is now available from Fujitsu Kozuchi.