Este estudio revela cómo los rasgos demográficos afectan las percepciones de los movimientos de los robots industriales.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Examinando la representación de diversos orígenes en los programas de SLP en Canadá.
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Un estudio revela diferencias en el rendimiento de los sistemas RIdV entre diferentes grupos demográficos.
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Los investigadores presentan el conjunto de datos STOP para analizar sesgos en los modelos de lenguaje.
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Este estudio investiga cómo los LLMs perciben y crean personas de usuario en India.
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Este método permite que los modelos de lenguaje consideren resultados alternativos en la generación de texto.
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Un nuevo conjunto de datos para mejorar los modelos de lenguaje enfocados en textos relacionados con negocios.
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Examinando los cambios en matemáticas del SAT y su impacto en la preparación de los estudiantes.
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Nuevos datos revelan tendencias del COVID-19 en el Reino Unido durante los meses de invierno.
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Este documento trata la falta de representación de ciertos grupos en los datos.
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Analizando el impacto de las campañas publicitarias pasadas en las decisiones futuras de los votantes.
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Examinando cómo el sesgo afecta a los modelos de lenguaje y su interpretación del lenguaje ofensivo.
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Una mirada al impacto y la demografía de las condiciones de dolor crónico superpuesto.
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Los modelos de lenguaje grandes reflejan sesgos sociales, afectando decisiones importantes.
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Examinando los desafíos y sesgos de los LLM en aplicaciones de salud.
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Diferentes modelos revelan ideas únicas sobre los factores que influyen en el éxito de los estudiantes.
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VariFace utiliza datos sintéticos para mejorar la equidad en el reconocimiento facial.
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La investigación revela cómo los patrones de contacto afectan la propagación de enfermedades en EE. UU.
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Abordando los sesgos en la detección de deepfakes con métodos innovadores para la equidad.
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FairREAD potencia la equidad en la imagenología médica de IA para todos los pacientes.
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El desequilibrio de datos en el cuidado de la salud puede llevar a predicciones injustas y disparidades en la atención.
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