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Meus dados do Pocket revelaram meus segredos

2025-07-07
Meus dados do Pocket revelaram meus segredos

Antes do encerramento do Pocket, o autor exportou quase 900 artigos salvos ao longo de sete anos e usou a ferramenta de IA o3 para analisá-los. Surpreendentemente, o o3 inferiu com precisão a idade, o sexo, a localização, a profissão, a renda, o estado familiar do autor e até mesmo suas inclinações políticas, tolerância ao risco e estilo de aprendizagem. Isso levou a reflexões sobre privacidade de dados e capacidades de IA, inspirando a criação de um sistema de recomendação de conteúdo personalizado.

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LLMs: O Sucesso Inesperado do Ranking de Documentos

2025-02-25
LLMs: O Sucesso Inesperado do Ranking de Documentos

Este artigo argumenta que os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) podem ser usados efetivamente para classificação de documentos em lista e que, surpreendentemente, alguns problemas complexos podem ser resolvidos transformando-os em problemas de classificação de documentos. O autor demonstra isso usando a comparação de patches para localizar vulnerabilidades de N dias. Reformulando o problema como classificação de diferenças (documentos) por sua relevância a um aviso de segurança (consulta), os LLMs podem identificar eficientemente a função específica que corrige uma vulnerabilidade. Essa técnica foi validada em várias conferências de segurança e pode ser aplicada a outros problemas de segurança, como a seleção e priorização de alvos de fuzzing. Melhorias futuras incluem analisar os resultados classificados e gerar evidências verificáveis, como gerar automaticamente exploits de prova de conceito testáveis.

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Desenvolvimento Classificação de Documentos Descoberta de Vulnerabilidades