Preslav Nakov

Die Herausforderungen und Strategien zur Moderation von Hassrede online erkunden.

Lerne über die Herausforderungen und Methoden, um die Genauigkeit von LLMs zu verbessern.

Diese Studie untersucht, wie multimodale Modelle mit falschen Behauptungen in Text und Bildern umgehen.

Eine Methode zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Ausgaben von Sprachmodellen vorstellen.

Dieser Artikel bespricht eine Methode, um Angriffsverhalten mit Techniken über MITRE ATT&CK zu verbinden.

Ein Blick darauf, wie man menschlich und maschinell geschriebene Inhalte unterscheidet.

Umwandlung eines MCQA-Datensatzes für extraktive Fragen in mehreren Sprachen.

Ein Rahmen, um sicherzustellen, dass Sprachmodelle genaue Informationen liefern.

Ein tiefer Einblick in die Analyse von Memes und deren gesellschaftliche Auswirkungen.

Diese Studie untersucht Methoden, um die Maschinen-Empathie durch Geschichtenerzählen zu verbessern.

Dieser Artikel behandelt die Wichtigkeit, die Unsicherheit bei KI-Vorhersagen zu messen.

Neue Datensätze verbessern, wie Modelle Webseiten in HTML-Code umwandeln.

Forscher entwickeln Methoden, um Sprachmodelle für verschiedene Sprachen zu verbessern.

OpenFactCheck bietet ein System zur Bewertung der Genauigkeit von Ausgaben von Sprachmodellen.

Ein detaillierter Ansatz, um maschinell erzeugte Texte effektiv zu identifizieren.

Eine Methode, um das Vertrauen von Sprachmodellen in ihre Textgenerierung zu verbessern.

Dieses Projekt verbessert die Texterkennung in bulgarischen historischen Dokumenten mithilfe von OCR-Technologie.

TART verbessert Tabelleninformationsaufgaben mit spezialisierten Tools und grossen Sprachmodellen.

Lern, wie die Erkennung von sozialen Ereignissen funktioniert und wie wichtig das heute ist.

Multi-Agent-Systeme helfen Robotern, beim gemeinsamen Arbeiten zu lernen und sich anzupassen.

MediaGraphMind hilft dabei, die Zuverlässigkeit und Voreingenommenheit von Nachrichtenquellen effektiv zu bewerten.

RAG verbessert Sprachmodelle, hat aber mit Herausforderungen durch Desinformationsangriffe zu kämpfen.

Forscher schlagen neue Methoden vor, um LLMs vor der Erzeugung schädlicher Inhalte zu schützen.

Ein neues Framework setzt Sicherheit neben Leistung bei der KI-Bewertung an die erste Stelle.