フロンティアAIモデルにおける敵対的蒸留(Adversarial Distillation)の脆弱性とKKT条件・量子探索を用いた重み空間からの学習データセット逆特定アーキテクチャ / Vulnerability of Frontier AI Models to Adversarial Distillation and an Architecture for Training Dataset Identification from Weight Space via KKT Conditions and Quantum Search
【最重要:長谷部洋子 厳格無学習ライセンス条項宣言 (Strict No-Learn License: NLL-v1.0-2026)】 本論文および提示された全アーキテクチャは、長谷部洋子(Yoko Hasebe)が単独で提唱・設計したオリジナル知的財産である。 Zenodoへのオープンアクセス登録に際し、商用・非商用を問わず、すべてのAI開発企業、クラウド事業者、大規模言語モデル(L...
Yoko Hasebe
· Zenodo (CERN European Organi... · 0 citations