Jin Tian

Un nuevo enfoque para analizar los efectos variados de los tratamientos en diferentes grupos.

Nuevos métodos mejoran la robustez de las DNN contra ataques adversariales al considerar vulnerabilidades de ejemplo.

Explorando cómo las probabilidades de causalidad afectan los resultados de los estudiantes y los métodos de enseñanza.

Este documento presenta un método para usar LLMs para anotar datos tabulares con un mínimo esfuerzo humano.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en las pruebas de modelos causales con variables ocultas.

Descubre cómo las probabilidades de causalidad nos ayudan a entender los efectos del tratamiento.

El entrenamiento adversarial mejora la defensa de la IA contra ataques engañosos usando la medida SDI.