Yuxia Wang

Un aperçu sur comment identifier le contenu écrit par des humains et par des machines.

Un cadre pour s'assurer que les modèles linguistiques fournissent des informations précises.

Améliorer la précision dans la transcription des présentations scientifiques grâce à l'intégration de la parole et de la vision.

Cette étude explore des méthodes pour renforcer l'empathie des machines à travers des histoires.

OpenFactCheck propose un cadre pour évaluer la précision des résultats des modèles de langage.

Une approche détaillée pour identifier efficacement les textes générés par des machines.

Un nouveau cadre met la sécurité en avant avec la performance dans l'évaluation de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la recherche d'individus à partir de descriptions.