Neuste Artikel für Bewertung

Bemühungen, die akademische Sprache zu vereinfachen, verbessern das Verständnis für alle Leser.

Dieser Artikel untersucht Bias in Sprachmodellen und Strategien, um ihn zu reduzieren.

Ein neues Tool konzentriert sich auf die Übersetzung von ASL in maschinellem Lernen.

Diese Studie untersucht, wie LLMs Bug-Report-Zusammenfassungen im Vergleich zu menschlichen Bewertern bewerten.

Eine neue Methode zur Bewertung der Robustheit von ML-Klassifikatoren mithilfe von adversarialer Distanz.

ARTAI hat sich zum Ziel gesetzt, die gesellschaftlichen Auswirkungen von Empfehlungssystemen zu bewerten und die Transparenz zu erhöhen.

Verbessere die Kundenbindung mit gezielten Aktionen, die die Grenzen des Unternehmens respektieren.

Eine Studie über die Wichtigkeit von Evaluationsmetriken bei der Anomalieerkennung.

Untersuchung, wie Ehrlichkeit die Zuverlässigkeit von Sprachmodellen beeinflusst.

Ein Blick darauf, wie Handlungen Gesundheitsentscheidungen und Ergebnisse beeinflussen.

Eine neue Metrik soll maschinelle Übersetzungen besser bewerten, indem sie sich an menschlichen Vorlieben orientiert.

Lern, wie du Bild-Text-Modelle verbessern und häufige Fehler reduzieren kannst.

Ein neuer Blick darauf, wie KI medizinische Fragen beantwortet und wie effektiv das ist.

Neue Methode verbessert Autorater für bessere Übersetzungspunktzahlen.

Lerne, wie LSB die Bildübersetzungsprozesse effizient verbessert.

Ein Blick auf Methoden und Herausforderungen bei der Segmentierung von Texten nach Themen.

Ingenieure nutzen Sprachmodelle, um einzigartige Szenarien für sichere Tests von selbstfahrenden Autos zu erstellen.

Die Rolle von LLMs bei der Extraktion von prozeduralem Wissen aus Texten erkunden.

Forscher bringen KI bei, einfache Befehle für Aktionen in der echten Welt zu verstehen.

Forschung schaut sich an, ob LLMs Texte besser bewerten können als menschliche Richter.

Ein Tool zur Bewertung der Sicherheitsreaktionen von grossen Sprachmodellen in China.