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Un estudio revela el impacto de las apuestas en los sesgos en la toma de decisiones.

Examinando cómo los nombres influyen en los prejuicios en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la precisión en la clasificación de objetos usando múltiples representaciones.

Examinando los riesgos y la gobernanza de Claude, un chatbot de IA de Anthropic.

Una mirada a cómo el tamaño del conjunto de datos afecta los sesgos de IA en la clasificación de raza y género.

La investigación revela sesgos en las herramientas de IA utilizadas para contratar, basados en la raza y el género.

Este estudio revela cómo los sesgos moldean nuestras actualizaciones de creencias.

Una mirada a cómo los medios moldean las percepciones de la raza y el género.

Examinando cómo los sesgos en los EHRs afectan los resultados de salud.

Examinando las barreras para compartir ideas en las comunidades científicas internacionales.

Un nuevo método mejora la equidad en las predicciones de casos de COVID-19 entre grupos raciales.

Un nuevo enfoque para asegurar la justicia en los procesos de toma de decisiones algorítmicas.

Un nuevo método busca abordar el sesgo en las salidas de los modelos de lenguaje.

MedFuzz evalúa las respuestas de los LLMs a preguntas médicas difíciles.

Este estudio resalta la importancia del Núcleo Tangente Neuronal en el entrenamiento de redes neuronales.

Destacando la necesidad de equidad en los conjuntos de datos de habla sobre salud mental.

Examinando encuestas de Twitter y su influencia en las elecciones presidenciales de EE. UU.

Una mirada a los desafíos y mejoras en el rendimiento de los modelos de IA.

Este estudio mejora la precisión de la clasificación de texto usando un nuevo marco para LLMs.

Examinando cómo nuestras creencias sobre los demás impactan la salud mental y las relaciones.

Este estudio examina los sesgos en los modelos de IA durante el etiquetado de datos de discurso de odio.

Una mirada a los desafíos y métodos de inyectividad en capas ReLU dentro de redes neuronales.

Un nuevo método mejora la precisión en la respuesta a preguntas para modelos de lenguaje de caja negra.

Este artículo revisa un estudio sobre cómo reducir los sesgos en modelos de lenguaje multilingües.

La investigación revela sesgos pasados por alto en modelos de IA visual y textual.

Un nuevo método analiza cómo diferentes factores impactan la equidad en la toma de decisiones.

Examinando cómo el lenguaje influye en las opiniones de género a través de sesgos en modelos de IA.

Examinando los sesgos en las representaciones de la cultura india en IA.

Examinando las diferencias de rendimiento en aprendizaje automático para imágenes de retina y detección de hipertensión.

Los modelos de lenguaje pueden mejorar la calidad de los estudios médicos usando datos del mundo real.

La investigación muestra que las experiencias pasadas influyen mucho en cómo percibimos la información sensorial.

Una mirada a la filtración semántica y su impacto en los resultados de los modelos de lenguaje.

Nuevos métodos de muestreo buscan mejorar la precisión y la equidad en los procesos de recolección de datos.

La investigación revela tendencias inherentes en los modelos de lenguaje usando diversas personalidades.

Este estudio examina cómo los sesgos afectan las respuestas de los modelos de lenguaje y propone soluciones.

Explorando cómo los LLMs pueden impactar la atención al paciente y el análisis de datos en salud.

Un análisis de los LLMs y sus diferencias con la adquisición del lenguaje humano.

Este artículo analiza qué tan bien los modelos de lenguaje reflejan las creencias políticas y la moral de los humanos.

Un nuevo método mejora las estimaciones del tamaño de los asteroides mediante mejores mediciones de brillo.

Este estudio analiza cómo los datos de ondas superficiales reflejan el comportamiento y los sesgos de las corrientes de agua.