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Evaluar la precisión de las explicaciones de los neuronas en los modelos de lenguaje revela fallos importantes.

Abordando desafíos en la traducción de términos difíciles mediante explicaciones adicionales.

Una nueva arquitectura de MLOps integra explicaciones para mejorar la confianza y la eficiencia en los modelos de ML.

Explorando el papel de la IA en el análisis de la salud mental en redes sociales.

Un nuevo método ofrece múltiples razones para clasificaciones de imágenes, mejorando la comprensión y la confianza.

Un nuevo método de evaluación mejora la comprensión de las predicciones de GNN.

Examinando cómo los modelos de aprendizaje automático robustos afectan la efectividad de las explicaciones.

DiffChest mejora el análisis de rayos X de tórax con explicaciones claras e identificación de factores de confusión.

Introduciendo un enfoque probabilístico para evaluar las explicaciones de GNN para mayor fiabilidad.

Una mirada a cómo los memes pueden difundir mensajes dañinos en línea.

Este artículo explora la confianza de los LLM y las percepciones de los usuarios.

Entender los clasificadores de imágenes es clave para la confianza y la fiabilidad en varios campos.

Los usuarios buscan claridad y transparencia en los resultados de los motores de búsqueda.

Nuevos métodos mejoran la evaluación de las explicaciones de los modelos de IA.

Entender las predicciones de la IA es esencial para los profesionales de la salud.

Nuevo método mejora la explicabilidad de GNN usando gráficos proxy.

ACTER ofrece explicaciones efectivas para las fallas en las decisiones de la máquina en el aprendizaje por refuerzo.

Una mirada a la necesidad de justicia y explicaciones claras en los sistemas de IA.

Esta investigación evalúa la confianza de los modelos de IA y la calidad de las explicaciones en entornos ruidosos.

Un nuevo método mejora la detección de phishing y la comprensión del usuario.

Un nuevo modelo ofrece explicaciones más claras para las decisiones de detección de objetos.

DSEG-LIME mejora las explicaciones de modelos de IA para una mejor comprensión y confianza.

Explorando la importancia de un razonamiento comprensible en las predicciones de IA.

KGExplainer mejora la transparencia en la completación de grafos de conocimiento a través de explicaciones significativas.

Los modelos de IA están evolucionando para ayudar con preguntas médicas, pero aún hay desafíos.

Una comunicación clara genera confianza en los vehículos autónomos para todos los usuarios de la carretera.

Explorando cómo la IA influye en las elecciones subjetivas y la confianza en las explicaciones.

El razonamiento contrafactual mejora la comprensión de las vulnerabilidades en el código.

Descubre cómo la verificación de modelos HyperLTL mejora la seguridad de los sistemas de software.

Un estudio revela información sobre el equilibrio entre las entradas visuales y textuales en los VLMs.

Nuevo método mejora las explicaciones para redes neuronales gráficas con testigos contrafactuales robustos.

Un nuevo enfoque para predicciones más claras de GNN usando explicaciones de subgrafos centradas en los bordes.

Este documento habla sobre la necesidad de que los modelos de generación de texto en IA sean explicables.

Un nuevo marco mejora la comprensión del usuario sobre las decisiones de la IA.

Un nuevo método mejora la precisión y claridad de la verificación de hechos.

Un nuevo método mejora la comprensión de las predicciones de las Redes Neuronales Gráficas.

Las herramientas de IA mejoran las derivaciones de glaucoma y los resultados de los pacientes.

El estudio se centra en cómo los robots pueden manejar conflictos y comunicarse efectivamente con los usuarios.

Mejorando la capacidad de los LLMs para refinar su código a través de técnicas de autodepuración.

Un nuevo método para evaluar las explicaciones de neuronas en modelos de aprendizaje profundo.