ソーシャルメディアにおけるグルカゴン様ペプチド-1受容体作動薬に対する一般の認識を評価するための大規模言語モデルの使用

在全球範囲において、肥満の流行傾向が絶えず高まり、公衆衛生に重大な影響を与えています。肥満は独立して心血管疾患の発症率および死亡率に関連しており、毎年衛生システムに対して2,000億ドルを超える経済的負担をもたらすと推定されています。近年、インスリン・グルカゴン様ペプチド-1(GLP-1)受容体作動薬は体重減少および心血管リスクの低減に糖尿病とは無関係に効果を示すことから、治療の方法を変えるものとなっています。この背景の中、スタンフォード大学のスレイマン・ソマニ、スネハ・S. ジャイン、アシシュ・サラジュ、アレクサンダー・T. サンドゥー、ティナ・ヘルナンデス-ブサール、およびファティマ・ロドリゲスらは、GLP-1受容体作動薬に関するソーシャルメディアでの公衆認識に関する研究を行い、『Com...

DNN生成コンテンツのための不可視で頑丈な保護方法

深層神経ネットワーク生成コンテンツの不可視かつロバストな保護方法 学術的背景 近年、深層学習モデルが工学アプリケーションで革命的な発展と広範な応用を見せており、ChatGPTやDALL⋅E 2のような現象的なアプリケーションが次々と登場し、人々の日常生活に深い影響を与えています。同時に、人々はオープンソースの深層学習技術を利用して、画像スタイル転移や画像のカートゥーン化などの様々なコンテンツを作成できます。これらの技術はAI生成コンテンツ(AIGC)と呼ばれています。こうした背景の中で、AIGCを基にした商業アプリケーション(例えば、美图、Prisma、Adobe Lightroomなど)の著作権保護が急務かつ避けられないものとなりました。しかし、多くのAIGC関連技術がオープンソースである...