paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
MF

Matt Fredrikson

ICLR 2026×2ACL 2026CVPR 2026NDSS 2026安全代码智能体与工具多模态对齐与偏好
新星分资深
36
一作贡献0
核心/参与19
方向广度19
合作网络12
0 一作 · 5 篇 · ICLR 2026 / ACL 2026 / CVPR 2026 / NDSS 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

5
作者位次 #3/3ICLR 2026Poster

LipNeXt: Scaling up Lipschitz-based Certified Robustness to Billion-parameter Models

Kai Hu · Haoqi Hu · Matt Fredrikson

作者位次 #8/9ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Jailbreak-Zero: A Path to P areto Optimal Red Teaming for Large Language Models

Kai Hu · Abhinav Aggarwal · Mehran Khodabandeh · David Zhang · Eric Hsin · Li Chen · Ankit Jain · Matt Fredrikson · Akash Bharadwaj

摘要

This paper presents a novel Automated Red Teaming (ART) framework that shifts from example-based to policy-based evaluation, addressing critical limitations in scalability and validity. We define harmful content through abstract safety policies rather than specific static examples. We also introd...

安全对齐与偏好强化学习与后训练OpenReview 项目页

常见合作者