Últimos artículos para Ética en la Tecnología

Una mirada al desaprendizaje de máquinas para mejorar los modelos generativos y sus salidas.

Un nuevo método combina PPO y MCTS para mejorar la generación de texto.

La investigación destaca métodos de detección en tiempo real para audio falso creado por IA.

Explorando mejoras en modelos de lenguaje para manejar entradas de texto largas.

Explora cómo Gaussian Splatting transforma texto en modelos 3D realistas.

EFFL busca una precisión de modelo y equidad igual entre los clientes en el aprendizaje federado.

Este artículo examina el papel de los regularizadores de equidad en los algoritmos predictivos.

Este artículo habla sobre las vulnerabilidades de los contratos inteligentes y un nuevo enfoque de programación.

Este documento examina técnicas para reducir las alucinaciones en los modelos de lenguaje para mejorar la precisión.

Explorando cómo los modelos de lenguaje se recuperan y se adaptan después de cambios.

Un nuevo algoritmo apoya la equidad a largo plazo en la toma de decisiones de aprendizaje automático.

Un enfoque formal para identificar violaciones de privacidad en algoritmos de computación cuántica.

Un nuevo método de doblaje mejora la sincronización labial para una mejor experiencia del espectador.

Una mirada a las preocupaciones de seguridad en torno a los modelos de lenguaje grandes.

MetaHate busca combatir el discurso de odio con un conjunto de datos completo para la investigación.

La investigación destaca el impacto de la suavidad en los ataques adversariales en la generación de imágenes.

El aprendizaje contrastivo elimina de manera eficiente la influencia de los datos mientras mantiene el rendimiento del modelo.

GPAvatar crea avatares 3D realistas de cabezas a partir de imágenes, mejorando el control de la expresión.

Investigando los riesgos de ataques de jailbreak en Modelos de Lenguaje Grandes.

Aprende cómo los principios FAIR guían la gestión ética de datos para modelos de IA.

Un nuevo método asegura la equidad en el aprendizaje automático utilizando información causal incompleta.

Una inmersión profunda en la confiabilidad de la IA y su importancia.

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

Un estudio sobre cómo combinar rasgos grupales e individuales en el procesamiento del lenguaje natural.

Esta investigación resalta los desafíos de alinear las salidas de los LLM con los valores humanos.

Entender la importancia de la auditoría de IA para un uso justo y responsable de la tecnología.

Examinando los compromisos en el rendimiento de los modelos de lenguaje de IA y la seguridad del usuario.

Examinando sesgos en modelos predictivos para el precio de bienes raíces usando datos geoespaciales.

Los investigadores están desarrollando datos de voz sintética para proteger la privacidad en el reconocimiento de voz.

Explorando los desafíos y estrategias para moderar el discurso de odio en línea.

Un nuevo modelo busca mejorar la equidad en los sistemas de recomendación sin sacrificar la precisión.

CapHuman genera retratos realistas a partir de una sola imagen, mostrando versiones diversas de las personas.

Explora cómo los LLMs pueden mejorar la detección de bots mientras se abordan los riesgos asociados.

Este artículo describe prácticas seguras para el uso de IA en la orientación legal.

Integrar modelos de base con aprendizaje federado tiene tanto riesgos como beneficios.

Una visión general de los problemas de copyright en la IA generativa y su impacto.

La contaminación de datos en los modelos de lenguaje genera serios problemas de confianza para las evaluaciones.

La investigación se centra en detectar problemas legales en textos en línea usando modelos de lenguaje.

Este estudio investiga cómo los sesgos en los LLMs afectan las simulaciones de interacción humana.

El estudio resalta problemas que afectan la equidad en las explicaciones de IA entre diferentes grupos.