[논문리뷰] LLMs Can Leak Training Data But Do They Want To? A Propensity-Aware Evaluation of Memorization in LLMs본 논문은 기존의 대규모 언어 모델(LLM) Memorization 평가가 지나치게 'Capability(능력)' 측정에만 치중되어 있다는 한계를 지적합니다. 기존 연구들은 대개 Prefix Attack과 같은 adversarial 환경에서 모델이 얼마나 학습 데이터를 출력할 수 있는지만을 측정했습니다 .#Review#Large Language Models#Memorization#Propensity-Aware Evaluation#Data Leakage#SimpleTrace#PropMe#Adversarial Attack2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Find the Leak, Fix the Split: Cluster-Based Method to Prevent Leakage in Video-Derived Datasets본 논문은 비디오 기반 데이터셋에서 발생하는 정보 누출(information leakage) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Data Leakage#Video Datasets#Clustering#Frame Selection#Deep Learning#Object Detection#Dataset Partitioning#Dimensionality Reduction2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중