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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.

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.