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Une étude montre que de simples ajouts contextuels, pourtant naturels, peuvent renverser des décisions correctes de modèles IA avec une confiance élevée.
Des chercheurs proposent un cadre théorique unifiant les méthodes de régularisation contre les perturbations adversariales en RL profond.