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Un nuevo método mejora la fiabilidad de los datos en las pruebas A/B.

Examinando el sesgo social en modelos de lenguaje en chino y motores de búsqueda.

Examinando los principios y desafíos de crear tecnologías de IA justas.

Un nuevo enfoque para mejorar la equidad y precisión en el reconocimiento facial.

Examinando los efectos de las actualizaciones en la seguridad, sesgo y autenticidad en la generación de imágenes.

Un estudio sobre la efectividad de Graphair en representaciones gráficas justas y predicción de enlaces.

Examinando los desafíos del sesgo en las respuestas de voz y las perspectivas de los usuarios.

Aprende a optimizar de manera efectiva usando fuentes de información sesgadas.

Un nuevo estándar evalúa los sesgos en los modelos de lenguaje usados para diagnósticos médicos.

Un nuevo método revela información sobre errores de predicción y la complejidad del modelo.

Este artículo habla sobre métodos para reducir el sesgo en los clasificadores de seguridad de texto usando modelos de conjunto.

Examinando cómo los factores sociales influyen en los resultados del aprendizaje automático en la salud.

Explorando las lagunas actuales en las prácticas de transparencia de datos en los sistemas de IA.

Un nuevo método busca reducir el sesgo en los modelos de aprendizaje automático para lograr más equidad.

Nuevo enfoque mejora las estimaciones de regresión al manejar eficazmente los outliers relacionados con las variables.

Examinando problemas de equidad en los sistemas de detección de fraude en transacciones.

Los algoritmos enfrentan sesgos y retrasos en la retroalimentación de preferencias de los usuarios.

Examinando los riesgos y desafíos de la tecnología de IA en aplicaciones médicas.

Examinando los temas clave de seguridad relacionados con los modelos de lenguaje grandes en IA.

Este estudio examina la relación entre las métricas de sesgo intrínseco y extrínseco en PNL.

Este artículo examina el sesgo en los sistemas TTI y el papel de los embeddings.

Examinando cómo las herramientas de procesamiento de lenguaje influyen en la riqueza de la comunicación.

Este artículo aborda el sesgo en modelos gráficos y propone un método para un análisis justo.

Examinando cómo los sesgos afectan las sugerencias de contenido digital según la demografía.

Un análisis cuestiona la necesidad de pruebas importantes para la efectividad de la estreptocinasa.

Este estudio investiga el sesgo de género en la predicción del estrés y la fatiga en pilotos.

HEARTS busca mejorar la detección de estereotipos en textos mientras asegura la explicabilidad y la sostenibilidad.

La investigación resalta la importancia de un diagnóstico justo en enfermedades respiratorias.

Este estudio analiza el rendimiento del modelo de dos torres contra el sesgo en el ranking de documentos.

Investigando la conexión entre el juego de roles y los sesgos en los modelos de lenguaje.

Los investigadores presentan el conjunto de datos STOP para analizar sesgos en los modelos de lenguaje.

Este documento habla sobre la equidad al elegir candidatos para instituciones en medio de evaluaciones sesgadas.

Este estudio investiga el papel de la IA en los consejos para negociar salarios y los posibles sesgos.

La investigación muestra cómo los algoritmos moldean las opiniones de los usuarios en las redes sociales.

Este artículo investiga la equidad en los métodos de bloqueo para sistemas de emparejamiento de entidades.

Examinando cómo diferentes estilos de pensamiento afectan las respuestas y sesgos en las encuestas.

PeerArg mejora la transparencia y fiabilidad en el proceso de revisión por pares.

FVNNs ofrecen un enfoque justo para el análisis de datos y las predicciones.

PASPO ofrece un enfoque nuevo para los retos complejos de asignación en diferentes áreas.

Este documento evalúa los problemas de equidad en los métodos de Generación Aumentada por Recuperación.