Robert Wolfe

Un aperçu de la façon dont l'IA générative change le paysage de la vérification des faits.

Examiner l'efficacité et le coût des petits modèles d'IA par rapport à leurs homologues plus grands.

ML-EAT propose une méthode structurée pour dénicher les biais dans les technologies linguistiques.

Explorer l'impact des modèles génératifs ouverts sur les organisations de vérification des faits.

Examiner comment l'IA apprend des biais humains à partir des impressions faciales.

Explorer comment BeReal encourage l'auto-expression authentique chez les ados.