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Denghui Zhang
Professor visitante na UIUC NLP, assistente Professor@Stevens Instituto de Tecnologia. Pesquisa: segurança GenAI, interpretação mecanicista, avaliação de dados e direitos autorais.
Bem interessante. Se a engenharia reversa do embedding latente para tokens de entrada for viável, então compartilhar prompt embedding ou vectorDB sob a configuração RAG não é mais seguro (nem privado).
27 de out. de 2025
Os LLMs são injetivos e invertíveis.
Em nosso novo artigo, mostramos que diferentes prompts sempre são mapeados para diferentes incorporações, e essa propriedade pode ser usada para recuperar tokens de entrada de incorporações individuais no espaço latente.
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