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Un nuevo método mejora la equidad y precisión del modelo sin necesidad de un montón de datos de grupos.

Un nuevo método mejora la equidad en la detección de pólipos de cáncer colorrectal.

Explorando cómo los LLMs pueden evaluar los resultados de los modelos en varios idiomas.

Las explicaciones contrafactuales aclaran las predicciones de IA al mostrar posibles cambios en la entrada.

Este estudio examina cómo el autodiagnóstico de los pacientes afecta la precisión de los modelos de lenguaje en medicina.

Un estudio muestra que las herramientas de IA pueden mejorar la precisión en las decisiones clínicas.

Analizando el sesgo de género en modelos de lenguaje a través de la Inferencia de Lenguaje Natural.

Esta investigación trata sobre el sesgo en los sistemas de recuperación de documentos usando estimaciones de incertidumbre.

Examinando sesgos en guías de cómo hacerlo según la audiencia.

Mejorando Zero-Shot NAS usando corrección de sesgo para un mejor rendimiento del modelo.

Un método para el aprendizaje automático justo que reduce el sesgo en los sistemas de toma de decisiones.

Examinando cómo los sesgos afectan la calidad de las evaluaciones de modelos de lenguaje.

Un nuevo marco identifica y mide el sesgo en los sistemas de generación de imágenes.

El nuevo marco SUDO ayuda a evaluar sistemas de IA sin datos de verdad fundamentada.

Este documento presenta un método para mejorar la equidad en el aprendizaje federado mientras se protege la privacidad de los datos.

Un estudio evalúa varias técnicas de mejora de la equidad para modelos de aprendizaje profundo en clasificación de imágenes.

N nuevas métricas de tonos de piel buscan mejorar la equidad y la privacidad en los sistemas de reconocimiento facial.

Examinando los compromisos en las interacciones humano-AI y sus impactos en la sociedad.

Una mirada a cómo los LLMs mejoran los métodos de evaluación de NLG.

Examinando la equidad y precisión en la detección de usuarios vulnerables de la carretera por vehículos autónomos.

Aprende cómo los principios FAIR guían la gestión ética de datos para modelos de IA.

Examinando el impacto del análisis de sentimientos en las identidades y sesgos bengalíes.

Una mirada a la investigación sobre auditoría de algoritmos y sus impactos en la sociedad.

Examinando cómo los LLMs prefieren contextos generados en lugar de los recuperados al responder preguntas.

Las herramientas automatizadas a menudo malinterpretan el inglés afroamericano, lo que lleva a un trato injusto en línea.

La conferencia habla sobre la equidad en las técnicas de aumento de imágenes y la representación racial.

Este estudio analiza la objetivación de personajes en películas usando un enfoque novedoso de IA.

Un enfoque estructurado para entender la toma de decisiones y los sesgos.

Un nuevo marco busca asegurar la equidad en las predicciones de GNN.

Un estudio revela sesgo en contra de candidatos discapacitados en sistemas de contratación de IA.

Examinando sesgos en modelos predictivos para el precio de bienes raíces usando datos geoespaciales.

Examinando cómo los modelos de resumen reflejan sesgos en opiniones políticas.

Un estudio examina el rendimiento y los sesgos de los modelos de lenguaje de IA a nivel mundial.

Un nuevo conjunto de datos y método mejoran la generación de preguntas en modelos de lenguaje.

Una encuesta revela opiniones mixtas sobre la eficiencia y la equidad de la IA en el transporte.

Este artículo habla sobre cómo usar datos agregados en el aprendizaje automático mientras se protege la privacidad.

Un método para verificar modelos de aprendizaje automático para aumentar la confianza y la transparencia.

Un nuevo enfoque mejora la precisión del posicionamiento GNSS en smartphones corrigiendo los sesgos de pseudorango.

Este artículo investiga los sesgos de género y raciales en grandes modelos de lenguaje y visión.

Una revisión de ensayos controlados aleatorios sobre hidroxicloroquina para Covid-19.