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Este artículo investiga las vulnerabilidades en los modelos de voz y formas de mejorar su seguridad.

Un nuevo enfoque mejora la diversidad de las solicitudes para modelos de lenguaje más seguros.

Este estudio examina cómo las medidas conjuntas evalúan la equidad y la relevancia en los sistemas de recomendación.

Un nuevo método mejora la calidad de las muestras generadas en modelos de difusión.

Este artículo examina el papel de la participación comunitaria en el desarrollo de sistemas de IA.

Un nuevo método para evaluar el sesgo en modelos de lenguaje busca respuestas de IA más justas.

Este estudio evalúa la fiabilidad de las herramientas de IA en la práctica legal.

N nuevos métodos abordan las preocupaciones de originalidad en los textos generados por IA.

Entender cómo toma decisiones la IA es clave para confiar en ella y usarla éticamente.

Examinando los riesgos y el mal uso de los grandes modelos de lenguaje en el cibercrimen.

CV-VAE mejora la eficiencia y calidad de generación de videos en los modelos existentes.

Un marco que detecta anomalías en gráficos mientras promueve un trato justo.

Un marco para identificar y reducir sesgos en conjuntos de datos de entrenamiento.

Enfoque innovador para guiar modelos de lenguaje grandes usando autoevaluación.

Un estudio sobre cómo ajustar agentes de control de computadoras para mejorar el rendimiento en las tareas.

Examinando el papel de la aleatorización en la creación de sistemas de aprendizaje automático justos.

Examinando cómo los LLMs transforman la accesibilidad y la interacción con los datos.

Un nuevo método mejora la alineación y seguridad de los modelos de lenguaje grandes.

Una mirada a técnicas para enseñar a los agentes a seguir el comportamiento de expertos de manera efectiva.

Un nuevo marco para mejorar el aprendizaje de los agentes de IA a través de juegos de Atari modificados.

Un nuevo método para alinear el aprendizaje automático con el pensamiento humano usando similitud generativa.

Explora técnicas y desafíos para hacer que los modelos de IA sean más comprensibles.

Los sistemas tienen que tomar en cuenta los valores humanos al tomar decisiones para que los resultados sean justos.

La investigación muestra cómo la demografía influye en las opiniones sobre la equidad en la moderación de contenido de IA.

Este paper habla sobre métodos para asegurar la equidad en la IA a través de técnicas de aprendizaje auto-supervisado.

Examinando cómo los LLMs aseguran la seguridad y el impacto de los jailbreaks.

Un conjunto de herramientas para evaluar la seguridad de modelos de lenguaje avanzados.

Investigando vulnerabilidades en métodos de marca de agua de audio contra amenazas del mundo real.

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

Un nuevo marco aborda los conflictos de equidad en el aprendizaje automático de manera efectiva.

Un enfoque nuevo mejora la detección de imágenes falsas creadas por la IA.

Un conjunto de datos completo que combina imágenes y texto para ayudar al aprendizaje automático.

Una nueva perspectiva para mejorar la creación de imágenes a través del muestreo por destilación de puntajes.

Un nuevo estándar para evaluar los métodos de detección de texto generado por IA.

Evaluando riesgos de resultados sesgados en robots usando modelos de lenguaje.

Una mirada a asegurar que las tecnologías de IA sean confiables y dignas de confianza.

Explorando el impacto de la IA en el razonamiento legal y la toma de decisiones.

Este método elimina de manera efectiva material protegido por derechos de autor mientras mantiene el rendimiento del modelo.

Un nuevo método mejora la claridad en la toma de decisiones de los modelos de IA.

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