Últimos artículos para Sesgo

Abordar el sesgo en la localización de fuentes para mejorar la precisión en diferentes campos.

Examinando el impacto de los dialectos en la precisión de la detección de sesgos lingüísticos.

Un estudio revela sesgos en las recomendaciones de contratación de IA basadas en los nombres de los candidatos.

Explora los principios y aplicaciones de la aproximación estocástica en entornos inciertos.

Un estudio destaca las discrepancias en el acceso a la IA entre grupos étnicos.

Examinando los sesgos en los modelos de lenguaje usados para el análisis de salud mental y soluciones.

Examinando cómo el sesgo cultural afecta la comprensión de imágenes por parte de la IA.

Examinando las raíces y las implicaciones de los sesgos en la tecnología del lenguaje.

El estudio analiza la generalización y el rendimiento de la regresión ridge con características aleatorias usando valores propios.

Examinando los problemas y posibles mejoras en la revisión por pares académica.

Un estudio sobre el uso de LLMs para juzgar otros LLMs y sus implicaciones.

Este estudio analiza los roles de las fuentes en las Notas de la Comunidad de Twitter.

Explorando técnicas para reducir el sesgo en modelos de lenguaje avanzados.

Una nueva herramienta para evaluar sesgos en grandes modelos de visión-lenguaje.

Nuevos enfoques mejoran la precisión de la PCR en el análisis de ADN.

Nuevo método aborda las diferencias regionales en la evaluación del sesgo de género.

Un nuevo marco mejora la coincidencia de grafos sin datos etiquetados.

Este artículo revisa los problemas de tokenización y propone soluciones para reducir sesgos.

Examinando el papel de la IA explicable en la lucha contra el sesgo.

Este artículo examina cómo se desarrolla el sesgo durante el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

FineWeb ofrece 15 billones de tokens para mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Un estudio muestra que los LLMs favorecen a los hablantes nativos, lo que genera preocupaciones sobre la igualdad.

Este estudio investiga los sesgos en los modelos de lenguaje en bangla y sus efectos en la sociedad.

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.