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Un nuevo método mejora la estimación del espectro de potencia a partir de datos muestreados de manera no uniforme.

Los investigadores utilizan sondas proposicionales para mejorar la fiabilidad de los modelos de lenguaje.

Examinando la necesidad de equidad en la IA y su impacto en la sociedad.

Este taller analiza los estereotipos de género en la IA a través de los sesgos sociales.

Un estudio sobre sesgos en modelos de generación de imágenes sintéticas y sus impactos en la sociedad.

PopAlign tiene como objetivo reducir el sesgo en la generación de texto a imagen, manteniendo la calidad.

Explorando los desafíos y soluciones para el sesgo en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la precisión de las estimaciones del efecto del tratamiento con el tiempo.

Examinando la relación entre las técnicas de privacidad y los sesgos en los modelos de lenguaje.

Herramientas como OxonFair ayudan a asegurar la equidad en la toma de decisiones de IA.

Los nombres de diferentes países afectan cómo los clasificadores interpretan el contenido de las redes sociales.

Un marco para reducir el sesgo en los modelos de lenguaje de IA sin perder precisión.

Explorando cómo los datos sintéticos moldean los modelos de aprendizaje automático y su comportamiento.

Presentamos FairMedFM para evaluar la equidad de los modelos de base en el sector salud.

Un nuevo marco analiza y reduce el sesgo en modelos de visión-lenguaje a través de intervenciones específicas.

Analizando rasgos genéticos a través de técnicas avanzadas de matriz de covarianza.

Una mirada a métodos para reducir el sesgo en decisiones automatizadas usando Aprendizaje de Representación Justa.

Investigando los efectos de los primeros planos polarizados en las mediciones del CMB.

Este documento habla sobre métodos para reducir el sesgo en los conjuntos de datos de imágenes y texto de IA.

Aprende cómo el pesaje de importancia mejora el rendimiento del modelo en medio de cambios en los covariables.

Explorando cómo tener demasiadas opciones puede complicar la toma de decisiones.

Una investigación sobre la influencia de la defensa en las publicaciones de revistas médicas durante el COVID-19.

Explorando los riesgos y las implicaciones de la replicación en la tecnología de modelos de difusión visual.

Un estudio revela los estereotipos de género en las respuestas emocionales de los modelos de lenguaje en Bangla.

Este estudio revela que los LLMs prefieren su propia producción en lugar del contenido escrito por humanos.

Un estudio sobre cómo los estereotipos afectan a los modelos de lenguaje usando el conjunto de datos GlobalBias.

Los factores de Bayes ayudan a los investigadores a evaluar y comparar hipótesis usando evidencia basada en datos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje multitarea al agregar objetivos y características.

Explorando cómo las técnicas de aprendizaje automático ayudan a resolver problemas inversos en varios campos.

Una mirada crítica a la diversidad en los conjuntos de datos y cómo mejorarla.

Un estudio sobre publicaciones multilingües en Facebook relacionadas con la guerra de Israel en Gaza.

BiasAlert mejora la detección de sesgos en modelos de lenguaje para lograr resultados de IA más justos.

Este artículo habla sobre usar Aprendizaje por Refuerzo para reducir el sesgo en tareas de clasificación.

La investigación presenta un marco para reducir el sesgo en el texto generado por IA.

Examinando la necesidad de diversidad e inclusión en el desarrollo de IA.

Usar controles externos puede mejorar las estimaciones del efecto del tratamiento en ensayos clínicos.

Un conjunto de datos robusto para entrenar sistemas de IA avanzados basados en chat.

Un nuevo método mejora la equidad en la modelización de datos de atención médica.

Explora varios métodos para estimar la entropía en el análisis de datos.

Entender cómo los horizontes de planificación más cortos mejoran la toma de decisiones con información limitada.