Un estudio sobre la confiabilidad de las autoexplicaciones de LLM en tareas de lenguaje natural.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un estudio sobre la confiabilidad de las autoexplicaciones de LLM en tareas de lenguaje natural.
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El marco X-Fake mejora la calidad de las imágenes SAR simuladas para mejores aplicaciones de deep learning.
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Nueva técnica para entender mejor las predicciones del modelo usando ejemplos contrafactuales.
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Nuevo enfoque mejora la generación de contrafactuales usando representación causal y modelos de difusión.
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Una mirada a la equidad en la contratación, préstamos y la aplicación de la ley.
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Este artículo explica cómo los contrafactuales mejoran la claridad en las decisiones de aprendizaje automático.
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Esta investigación mejora los sistemas de recuperación de información al centrarse en la no relevancia.
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Este paper explora métodos para evaluar los efectos de las políticas a lo largo del tiempo.
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MoPaDi crea imágenes contrafactuales para ayudar en el diagnóstico del cáncer.
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Los investigadores mejoran la generación de datos a través del estudio de Autoencoders Variacionales Jerárquicos Condicionales.
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Un enfoque nuevo para generar explicaciones significativas para el análisis de datos de series temporales.
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Un nuevo método mejora la comprensión de los resultados de agrupamiento a través de explicaciones contrafactuales.
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Presentando un método flexible para estimar efectos causales a lo largo del tiempo usando técnicas avanzadas.
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Mediffusion usa IA para clasificar y generar imágenes médicas de manera efectiva.
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Usando experimentos mentales para transformar las prácticas de visualización de datos y lograr una mejor comprensión.
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CausCell transforma el análisis de datos de células individuales con claridad y precisión.
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Revolucionando la forma en que estimamos los efectos del tratamiento usando datos interconectados.
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