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Un nuevo método simplifica la selección de variables para mejorar la precisión en las predicciones.

La investigación combina helio superfluido y microondas para mejorar las mediciones.

Explora la importancia de la documentación estructurada en el desarrollo de IA para la seguridad y la confianza.

Un nuevo enfoque para hacer que los sistemas de clasificación sean más justos para todos los grupos.

Una propuesta para mejorar la seguridad y transparencia de los sistemas de IA a través de medidas de responsabilidad.

Un método de cuatro pasos para promover el desarrollo ético de la IA en diferentes roles.

Una visión general de los desafíos en el uso de RLHF para la alineación de IA.

Examinando cómo la IA impacta la seguridad global y formas de construir confianza.

Explora el comportamiento de las corrientes en uniones Josephson de tres terminales y sus aplicaciones.

Una herramienta para mejorar la visibilidad del uso de datos entre los empleados.

Una herramienta que analiza las políticas de privacidad de dispositivos inteligentes para que los usuarios estén más al tanto.

Los usuarios expresan preocupaciones sobre la privacidad con los sistemas de automatización de dispositivos inteligentes.

Un marco para crear dispositivos inteligentes justos e inclusivos.

Los nuevos métodos basados en vóxeles mejoran la visualización y transparencia en la imagenología cerebral.

Entender cómo la IA mejora la predicción de riesgos clínicos y la confianza.

La investigación explora el equilibrio en modelos de lenguaje multilingües para la equidad y la privacidad.

Este artículo examina los riesgos de revelar los votos individuales en las elecciones.

Aprende por qué eliminar tus datos es importante y los retos que esto conlleva.

Nuevas ideas sobre el Efecto Zeno Macroscópico revelan métodos innovadores para controlar la luz.

La corrupción frena el crecimiento y el acceso a servicios esenciales en todo el mundo.

Un estudio revela cómo las explicaciones de eliminación aumentan la participación de los usuarios en las redes sociales.

Una inmersión profunda en las reglas de publicidad en Twitter revela una gran falta de cumplimiento.

ClusterFormer combina múltiples tareas en un modelo versátil para visión por computadora.

Un nuevo marco mejora las simulaciones causales para un análisis de datos confiable.

Examinando la confianza de los usuarios en ChatGPT para decisiones relacionadas con la salud.

Una encuesta revela opiniones diversas del público sobre el uso y la gobernanza responsable de la IA.

Este artículo examina los problemas de equidad en las reseñas de apps móviles basadas en IA.

Examinando cómo los practicantes de ML implementan prácticas de aprendizaje automático responsable y los desafíos que enfrentan.

Los niveles de acceso en las auditorías de IA influyen en la efectividad y la identificación de riesgos.

Los usuarios buscan claridad y transparencia en los resultados de los motores de búsqueda.

Analizando cómo el red-teaming puede mejorar la seguridad de la IA y abordar riesgos potenciales.

Explorando cómo las herramientas digitales pueden mejorar la participación ciudadana y la confianza en la democracia.

Un método para verificar modelos de aprendizaje automático para aumentar la confianza y la transparencia.

Examinando los riesgos de contaminación de datos en modelos de lenguaje de código cerrado.

Este artículo explora el uso de la IA para predecir los lugares de crimen y sus implicaciones.

Explorando las preocupaciones éticas clave en el desarrollo y uso de la IA.

Asegurar un comportamiento ético y transparencia en los agentes inteligentes es clave para generar confianza.

Examinando cómo las plataformas manejan la desinformación mientras equilibran el compromiso de los usuarios.

Examinando los efectos de la IA en cómo compartimos información.

Desarrollar informes de transparencia regulares para modelos de base es esencial para la rendición de cuentas.