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Denghui Zhang
Docente ospite presso UIUC NLP, assistente Professor@Stevens Institute of Technology. Ricerca: sicurezza GenAI, interpretazione meccanicistica, valutazione dei dati e copyright.
Abbastanza interessante. Se il reverse engineering da embedding latenti a token di input è fattibile, allora condividere l'embedding del prompt o il vectorDB in un contesto RAG non è più sicuro (o privato).
27 ott 2025
I LLM sono iniettivi e invertibili.
Nel nostro nuovo articolo, dimostriamo che diversi prompt mappano sempre a diverse embedding, e questa proprietà può essere utilizzata per recuperare i token di input da singole embedding nello spazio latente.
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