Jin Tian

Une nouvelle façon d'analyser les effets variés des traitements sur différents groupes.

De nouvelles méthodes améliorent la robustesse des DNN face aux attaques adversariales en prenant en compte les vulnérabilités des exemples.

Explorer comment les probabilités de causalité impactent les résultats des élèves et les méthodes d'enseignement.

Cet article présente une méthode pour utiliser des LLMs afin d'annoter des données tabulaires avec un minimum d'effort humain.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des tests de modèles causaux avec des variables cachées.

Découvre comment les probabilités de causalité nous aident à comprendre les effets des traitements.

L'entraînement adversarial améliore la défense de l'IA contre les attaques trompeuses en utilisant la mesure SDI.