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Examinando cómo los LLMs entienden y reflejan los valores culturales diversos.

Examinando los sesgos en los modelos de lenguaje de IA y estrategias para mejorarlos.

Los genéricos ofrecen ideas sobre el lenguaje pero pueden generar malentendidos en la comunicación.

Los escudos de equidad monitorean las decisiones de la IA para promover la igualdad y reducir sesgos.

MediaGraphMind ayuda a evaluar la fiabilidad y el sesgo de las fuentes de noticias de manera efectiva.

Los investigadores trabajan para detectar contenido radical en línea a través de idiomas y culturas.

Los investigadores exploran métodos de crowdsourcing para mejorar la interpretación de idiomas.

Explora las disparidades de género en las audiencias de apelación de impuestos a la propiedad.

Descubre cómo los prejuicios afectan el rendimiento de las CNN y el análisis de imágenes.

Una revisión de las limitaciones y el potencial de los datos clínicos rutinarios en la salud.

Optimiza tus prompts con iPrOp para mejores respuestas de IA.

Los modelos de lenguaje necesitan entrenamiento para manejar sesgos y toxicidad en diferentes idiomas.

Revolucionando la forma en que la IA entiende imágenes y texto para sistemas más inteligentes.

Evaluando la moderación de contenido con un enfoque en la diversidad cultural.

Un nuevo método para combinar datos de pacientes y medir los efectos del tratamiento de manera efectiva.

FRIDAY mejora la detección de deepfakes al centrarse en las señales de manipulación.

Explora cómo la IA generativa está transformando la creación de contenido mientras plantea importantes preguntas éticas.

Este informe explica la importancia de probar características peligrosas en la IA.

Aprende cómo los algoritmos pueden afectar la equidad en nuestro mundo digital.

Las redes neuronales restauran la claridad en problemas inversos complicados en varias áreas.

Los ataques de puerta trasera pueden debilitar los modelos de clasificación de texto, inyectando sesgo y distorsionando los resultados.

Un nuevo método aborda eficazmente los sesgos en la creación de imágenes de IA.

Investigadores presentan un método para mejorar la comprensión del lenguaje cotidiano por parte de la IA.

Asegurar la equidad en los sistemas de IA es clave para un despliegue responsable de la tecnología.