Timothy Baldwin

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

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

Selektives Debiasing zielt darauf ab, die Fairness bei maschinellen Lernvorhersagen zu verbessern.

Diese Studie konzentriert sich darauf, wichtige Textteile in rechtlichen Problembeschreibungen zu identifizieren.

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

Ein zweisprachiges Modell, das die medizinische Kommunikation für Patienten und Fachleute verändert.

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