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Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la precisión del reconocimiento facial para poblaciones diversas.

Examinando los desafíos de la equidad en la IA para la imagenología médica.

Un método para reducir el sesgo en los modelos de lenguaje haciéndolos olvidar información dañina.

Este artículo analiza cómo el tamaño de los diagramas de dispersión afecta la percepción de los clústeres.

Analizando cómo los conjuntos de datos de entrenamiento afectan la equidad de la IA en el diagnóstico de lesiones en la piel.

Aprende cómo la detección de anomalías puede reducir el sesgo en el aprendizaje automático.

Una app que resalta el sesgo lingüístico en artículos de noticias y recoge la opinión de los lectores.

Una revisión de métodos para mejorar la inferencia causal usando RCTs y RWD.

Evaluando modelos de aprendizaje automático para asegurar la equidad entre diferentes poblaciones.

Una mirada a los métodos de evaluación de modelos y su efectividad.

Examinando el papel de la IA en la educación, sus ventajas y los sesgos que puede introducir.

Este proyecto tiene como objetivo identificar y reducir el sesgo en los modelos de lenguaje en diferentes idiomas europeos.

Aprende cómo missForestPredict mejora el manejo de datos faltantes en las predicciones.

Examinando cómo la IA impacta en la salud y la importancia de la equidad.

Examinando el conjunto de datos FairJob para asegurar que haya oportunidades laborales iguales para todos.

Examinando cómo las herramientas de IA pueden reforzar los sesgos en la revisión de currículos.

Este artículo examina el sesgo racial en la imagen cardíaca basada en IA y propone soluciones.

Examinando el impacto y los riesgos de los modelos de lenguaje grandes en la sociedad.

Explorando el papel y los desafíos de los LLMs en la ingeniería del conocimiento.

Las funciones de seguridad en los sistemas de IA son clave para un uso responsable y ético.

ML-EAT ofrece un enfoque estructurado para descubrir sesgos en las tecnologías del lenguaje.

Este estudio destaca un nuevo método para ajustar modelos de lenguaje de manera efectiva.

Una mirada a los sesgos y la equidad en la tecnología de visión por computadora.

Un nuevo enfoque para mejorar la representación de identidades interseccionales en la búsqueda de imágenes.

Examinando cómo los nombres influyen en la toma de decisiones en los modelos de IA.

Este artículo habla de cómo crear sistemas de votación justos para grupos que toman decisiones.

Un nuevo conjunto de datos resalta los sesgos en los modelos de lenguaje según el género y la edad.

Evaluar los sesgos en el aprendizaje automático puede llevar a resultados más justos para todos.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las mediciones de la escala BAO y aumentan nuestro entendimiento del cosmos.

Un nuevo método para mejorar las predicciones manejando datos sesgados.

Un método basado en datos mejora las estimaciones de confianza en escenarios de regresión de alta dimensión.

Un estudio evalúa la precisión de la IA para identificar diseños de estudios en neurocirugía.

Entendiendo el papel de los algoritmos en la toma de decisiones éticas de la IA.

Un estudio sobre la detección de sesgos en modelos de PNL y sus implicaciones.

Un nuevo sistema combina IA y búsquedas en la web para detectar desinformación de manera más efectiva.

Explorando el potencial de la IA para mejorar la transparencia en la selección de jurados y en los procesos de desalojo.

Analizando cómo los modelos de lenguaje manejan los sesgos sociales en las opiniones.

Este artículo examina cómo el sesgo de formato afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje y sugiere estrategias de mejora.

REFINE-LM usa aprendizaje por refuerzo para reducir sesgos en modelos de lenguaje de manera efectiva.

Este artículo habla sobre cómo mejorar el SAA con el método de Monte Carlo Multinivel para manejar el sesgo.