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Un estudio sobre los sesgos en la representación en biografías de Wikipedia.

Un nuevo método mejora la precisión del etiquetado para estudios de ciencias sociales usando LLMs.

Examinando sesgos y medidas de equidad en el rendimiento de la tecnología biométrica.

Un nuevo método mejora la precisión del reconocimiento de voz para acentos africanos.

Examinando el impacto del tamaño del conjunto de datos en contenido dañino en modelos de IA.

Este documento habla sobre la importancia de la equidad en los sistemas de toma de decisiones automatizados.

FeedbackMap simplifica el análisis de las respuestas abiertas en encuestas para las organizaciones.

Este artículo explora una herramienta de referencia para evaluar sesgos en modelos de lenguaje.

Usando métodos estadísticos para mejorar la calidad de las revisiones de moderación de contenido.

Un nuevo método detecta el discurso de odio relacionado con la supremacía blanca.

Examinando la interacción entre equidad, privacidad y rendimiento predictivo en el machine learning.

La revisión de los datos de seroprevalencia revela huecos importantes en la inmunidad al sarampión.

Este artículo examina los sesgos en los embeddings de palabras utilizando un enfoque bayesiano.

La investigación compara enfoques de modelos NLME para la estimación del efecto de los medicamentos.

Este estudio examina cómo los sesgos en los modelos de lenguaje afectan las percepciones de grupos sociales.

Examinando cómo la separabilidad de subgrupos afecta el sesgo en los modelos de imágenes médicas.

Un nuevo método para mejorar la equidad en los modelos de aprendizaje federado manteniendo la privacidad.

DBFed busca reducir el sesgo en la IA mientras mantiene la privacidad de los datos.

La apilación de capas afecta la resistencia del material, su flexibilidad y cómo interactúa con la luz.

Pequeños sesgos en la IA pueden llevar a resultados injustos grandes.

Examinando los sesgos en el filtrado de currículos impulsado por IA y formas de mejorar la equidad.

Explorando el papel de PDMP y el acoplamiento en la mejora de los métodos de muestreo estadístico.

Este estudio revela sesgos en los modelos de IA que analizan el lenguaje relacionado con la discapacidad.

El ajuste de género reduce el sesgo en los modelos de lenguaje sin afectar los niveles de rendimiento.

Este artículo examina métodos para probar modelos de lenguaje en busca de sesgos.

Este artículo examina los problemas de equidad en la tecnología de reconocimiento facial.

Este artículo investiga el sesgo en las plataformas de medición de Internet y sus implicaciones.

Una vista general de los modelos de imágenes de IA, su funcionamiento y sus implicaciones en la sociedad.

Un método para mejorar las estimaciones de regresión lineal en entornos de alta dimensión.

La diversidad en el diseño de IA es clave para prevenir sesgos y promover la equidad.

Este artículo habla sobre el sesgo en el aprendizaje automático y sus impactos en los grupos minoritarios.

Explorando la necesidad de equidad en la tecnología móvil y los algoritmos.

Explorando el papel de la IA y los datos en los esfuerzos humanitarios.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la detección de discursos de odio en redes sociales.

Este artículo resalta el papel del razonamiento para identificar sesgos en los modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque para hacer que los sistemas de clasificación sean más justos para todos los grupos.

Este artículo revisa el potencial de los LLMs para predecir problemas de salud mental a partir de texto en línea.

Una mirada a los beneficios y riesgos de ChatGPT en varios campos.

Un nuevo método reduce el sesgo en los clasificadores de IA para física de altas energías.

Entender cómo las características individuales influyen en los resultados de enfermedades a través de modelos.