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Este estudio evalúa la honestidad de los LLM en tres áreas clave.

Un nuevo conjunto de datos tiene como objetivo mejorar la seguridad de los modelos de texto a imagen contra contenido perjudicial.

Examinando cómo los LLMs muestran rasgos de personalidad a través de nuevos métodos de prueba.

Un nuevo método para mejorar la alineación de la IA con los valores humanos usando retroalimentación corrupta.

Un nuevo marco mejora la representación de los valores humanos diversos en los modelos de lenguaje.

Un estudio sobre PlagBench y su papel en la detección de plagio en los resultados de LLM.

Fairpriori mejora la prueba de equidad en el aprendizaje automático, centrándose en el sesgo interseccional.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de lenguaje se alinean con los valores humanos.

Abordando los sesgos en el reconocimiento facial a través de conjuntos de datos de entrenamiento equilibrados.

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

Aprende sobre la importancia de las medidas de seguridad en los modelos de lenguaje.

Nuevos esfuerzos tienen como objetivo apoyar los dialectos yoruba en la tecnología del lenguaje.

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.

El estudio evalúa métodos para identificar texto generado por máquinas en diferentes conjuntos de datos.

Este estudio explora el equilibrio entre la diversidad y la precisión factual en imágenes generadas por IA.

Nuevo estándar evalúa el sesgo de género en modelos de IA relacionados con roles laborales.

Un marco para reducir el sesgo en los modelos de lenguaje de IA sin perder precisión.

Asegúrate de que tu investigación cumpla con las mejores prácticas en aprendizaje automático.

Este artículo explora los LLMs y su potencial para comportamientos engañosos en el blackjack.

Los robots están cambiando la forma en que vivimos y trabajamos en diferentes lugares.

Un método para verificar si el contenido de LLM proviene de material con derechos de autor.

Nuevo conjunto de datos mejora el rendimiento del modelo de lenguaje árabe y fomenta la comunicación efectiva.

Una visión general de los riesgos de privacidad y estrategias para un uso responsable de la IA.

Técnicas para reducir la generación de lenguaje dañino en modelos de IA.

Un nuevo marco analiza y reduce el sesgo en modelos de visión-lenguaje a través de intervenciones específicas.

Un nuevo marco aborda la equidad en las redes neuronales profundas durante la poda del modelo.

Presentando TTPD para identificar con precisión declaraciones falsas en modelos de lenguaje grandes.

CaseGPT mejora la recuperación de casos y los insights para profesionales en salud y derecho.

Una mirada a los métodos y desafíos de generar contrafactuales en NLP.

Un estudio sobre cómo los VAE funcionan en diferentes grupos demográficos bajo ataque.

Explorando cómo el Modelo de Realineación Inyectable mejora la comprensión de los modelos de lenguaje.

Este estudio examina los métodos de marca de agua para texto generado por máquinas y su efectividad contra ataques de eliminación.

Los investigadores buscan crear sonidos que coincidan con videos en silencio, mejorando la experiencia de los espectadores.

Examinando el papel de las técnicas de dropout en la mejora de la equidad en las DNNs.

Una mirada a las preocupaciones de seguridad de los modelos de lenguaje comprimidos.

La investigación explora la IA generativa para simular las estructuras internas de la boca usando los movimientos faciales.

Analizando vulnerabilidades en LLMs por culpa de los datos de preferencias humanas.

Un nuevo modelo detecta sesgos sociales en el texto usando datos sintéticos.

Un nuevo método para generar videos usando texto e imágenes.