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Este artículo cuestiona la creencia en la autoconstancia entre las respuestas de los modelos de lenguaje.

Un nuevo marco controla el aprendizaje en contexto para prevenir el mal uso en modelos de IA.

Este estudio analiza qué tan bien los modelos representan diversas culturas.

Los investigadores utilizan 4DiM para crear nuevas vistas de escenas a partir de una entrada mínima.

Examinando los obstáculos en la recolección de datos web para modelos de lenguaje.

Examinando sesgos sutiles en respuestas abiertas generadas por modelos de lenguaje.

La tecnología de IA mejora la generación de videos en vivo para un resultado más suave y consistente.

Las regulaciones guían el uso seguro y justo de las tecnologías de IA en diferentes sectores.

Una mirada al sesgo en los modelos de lenguaje y su impacto en la equidad.

ASTPrompter identifica salidas tóxicas de modelos de lenguaje usando prompts realistas.

Nuevos métodos mejoran la protección de la privacidad en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método mejora la precisión y diversidad en la generación de imágenes.

BiasAlert mejora la detección de sesgos en modelos de lenguaje para lograr resultados de IA más justos.

Una mirada más cercana a los métodos para asegurar que los LLMs estén a salvo de mal uso.

Explorando la relación entre los humanos y la IA Generativa a través de una analogía natural.

Una nueva herramienta para evaluar la replicación en la música hecha por IA.

Explorando los riesgos de privacidad en los datos sintéticos y presentando el Índice de Plagio de Datos.

Este artículo habla sobre usar Aprendizaje por Refuerzo para reducir el sesgo en tareas de clasificación.

Una visión general del progreso en NLG, desafíos y direcciones futuras de investigación.

Estableciendo un estándar para evaluar la equidad en los métodos de aprendizaje de grafos.

Examinando la importancia de la privacidad a través del desaprendizaje de identidad en el aprendizaje automático.

J-CHAT ofrece un gran conjunto de datos de código abierto para mejorar los sistemas de diálogo hablado.

Un nuevo método mejora la seguridad en la generación de imágenes a partir de indicaciones de texto.

Un nuevo método mejora el modelado 3D de humanos a partir de fotos mínimas.

La investigación presenta un marco para reducir el sesgo en el texto generado por IA.

Los talleres mejoran la comprensión de la IA responsable para los profesionales de la industria.

La investigación revela cómo los mensajes amigables pueden desviar a los sistemas de IA.

Un conjunto de datos robusto para entrenar sistemas de IA avanzados basados en chat.

Un marco para incorporar las voces de las minorías en los procesos de anotación.

Aprende cómo la transferencia de estilo de texto cambia el estilo del texto mientras mantiene el significado.

Un nuevo método mejora la alineación del modelo de IA sin necesidad de reentrenamiento.

PUFFLE ofrece una solución para los desafíos de privacidad, utilidad y equidad en el aprendizaje automático.

Nuevo modelo crea de forma eficiente representaciones realistas de cabezas humanas en 3D.

Este artículo habla sobre cómo el razonamiento de LLM mejora los sistemas de recomendación y presenta Rec-SAVER.

Un método para reducir el sesgo en los modelos de lenguaje haciéndolos olvidar información dañina.

Combinando el aprendizaje automático con el razonamiento automatizado para explicaciones de IA más claras.

Entendiendo técnicas para eludir la seguridad en modelos de lenguaje.

Explorando el uso de marcas de agua para abordar problemas de copyright en los modelos de lenguaje.

Un nuevo conjunto de datos sintético permite una detección precisa de cabezas y modelado en 3D.

Un estudio detallado sobre cómo los modelos memorizan texto y sus implicaciones.