Yuxia Wang

Una mirada a cómo identificar contenido escrito por humanos y por máquinas.

Un marco para asegurar que los modelos de lenguaje brinden información precisa.

Mejorando la precisión en la transcripción de presentaciones científicas a través de la integración del habla y la visual.

Este estudio examina métodos para mejorar la empatía de las máquinas a través de la narración de historias.

OpenFactCheck ofrece un marco para evaluar la precisión de los resultados de los modelos de lenguaje.

Un enfoque detallado para identificar textos generados por máquinas de manera efectiva.

Un nuevo marco prioriza la seguridad junto con el rendimiento en la evaluación de IA.

Un nuevo método mejora la precisión al buscar individuos basándose en descripciones.