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Un nuevo método para mejorar el comportamiento de los modelos de lenguaje reduciendo el sesgo y la salida tóxica.

Un análisis de sesgo e incivilidad en los debates de la televisión india.

Un nuevo método mejora la generación, reconstrucción y representación de datos en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora la forma en que se combinan diferentes tipos de datos para un mejor análisis.

Este artículo examina la estructura y representación de las propiedades numéricas en los modelos de lenguaje.

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MinusFace ofrece mayor privacidad mientras mantiene la precisión en el reconocimiento facial.

Una visión general de los enrejados y sus representaciones en matemáticas.

Aprende cómo el aprendizaje contrastivo mejora la predicción y planificación de series temporales.

Explora la importancia y aplicaciones de las álgebras de color de Lie en matemáticas y física.

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La investigación destaca la importancia de la equidad en las representaciones de lenguaje del aprendizaje automático.

Un enfoque en la diversidad y la inclusión en la educación y práctica de las matemáticas.

Este estudio analiza los sesgos de lenguaje que afectan el género y la raza en varios textos.

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Una mirada a los cuiveres de Kronecker y la importancia de sus representaciones.

Examina el sesgo cultural en los conjuntos de datos de discurso de odio y su impacto en los sistemas de detección.

Un nuevo método mejora los autoencoders para una mejor representación de datos.

Examinando el papel de la representación en PPO y su impacto en el rendimiento del agente.

Explorando cómo la ausencia puede ayudar a mejorar el diseño de algoritmos y promover la equidad.

Explorando los lazos entre la arqueología y las perspectivas queer en los videojuegos.

Este estudio examina cómo los dialectos afectan las características de imagen en los modelos de generación.

Una mirada a cómo los medios moldean las percepciones de la raza y el género.

Este artículo examina la factorización única en productos tensoriales de superálgebras de Lie.

Este estudio examina cómo las fases de alta dimensión mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Este artículo habla sobre la importancia de las prácticas de datos para la equidad en el aprendizaje automático.

Este estudio explora cómo las representaciones de redes neuronales evolucionan durante el entrenamiento, inspirado en la naturaleza.

Este estudio explora cómo las DNN aprenden y se adaptan a través del entrenamiento.

La investigación revela un método para mejorar el rendimiento de modelos multimodales al abordar las brechas de representación.

Esta investigación examina la equidad de los modelos de aprendizaje auto-supervisado entre diferentes grupos demográficos.

Explora cómo los grupos actúan en espacios vectoriales y sus aplicaciones.

Examinando el papel de la aleatorización en la creación de sistemas de aprendizaje automático justos.

Cómo la enseñanza por máquina puede mejorar el aprendizaje de los estudiantes a través de una conexión efectiva.

Un nuevo método para representaciones efectivas de palabras y oraciones en procesamiento de lenguaje natural.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes de tejidos para un mejor diagnóstico de enfermedades.

EquiPrompt busca reducir los sesgos en las imágenes generadas por IA usando métodos innovadores.

Una mirada a cómo los sistemas de IA pueden adaptarse y aprender como organismos vivos.

Este artículo examina el verdadero significado de la democratización en la IA.

Un estudio sobre cómo la IA comprende los algoritmos y sus implicaciones.

Una mirada a las órbitas y su importancia en la geometría algebraica.