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Le rôle croissant de l'IA dans le recrutement soulève des inquiétudes sur les biais et l'équité.

Cet article explore le rôle de l'IA dans la création comique et les défis auxquels font face les comédiens.

Cet article parle de la vie privée et des biais dans les algorithmes prédictifs pour des données sensibles.

Une nouvelle méthode pour estimer les effets des traitements en utilisant des essais contrôlés et des données du monde réel.

Le finetuning conditionnel aide les modèles de langage à garder des connaissances et à réduire les biais pendant l'entraînement.

Une nouvelle méthode pour évaluer les impacts des politiques en utilisant des stratégies de traitement décalées.

Présentation d'une méthode innovante pour analyser les effets des traitements sans la condition de positivité.

Cet article parle de la mesure de l'équité dans les systèmes de recommandation et propose des méthodes d'échantillonnage.

Une nouvelle méthode révèle des infos sur comment les modèles de texte à image génèrent des images.

Explorer les forces et les faiblesses des LLM pour différentes tâches business.

Un kit d'outils pour évaluer la sécurité des modèles de langage avancés.

Une étude révèle des différences de biais dans les modèles linguistiques à travers différentes langues.

Cet article examine le biais de genre dans les modèles de langage utilisés pour l'évaluation de la dépression.

Présentation de l'estimation de vraisemblance pénalisée par autophagie pour corriger le biais dans les modèles d'IA.

EquiPrompt cherche à réduire les biais dans les images générées par l'IA en utilisant des méthodes innovantes.

Évaluer les risques de résultats biaisés chez les robots en utilisant des modèles de langage.

Une étude révèle un biais de genre dans les suggestions de carrière de chatGPT pour les enfants.

Traiter le biais dans la localisation des sources pour améliorer la précision dans différents domaines.

Examiner l'impact des dialectes sur la précision de la détection des biais linguistiques.

Une étude révèle des biais dans les recommandations d'embauche de l'IA en fonction des noms des candidats.

Explore les principes et les applications de l'approximation stochastique dans des environnements incertains.

Une étude met en lumière des différences d'accès à l'IA entre les groupes ethniques.

Examiner les biais dans les modèles de langage utilisés pour l'analyse et les solutions en santé mentale.

Examiner comment le biais culturel influence la compréhension des images par l'IA.

Examen des racines et des implications du biais dans la technologie linguistique.

Une étude analyse la généralisation et la performance de la régression ridge avec caractéristiques aléatoires en utilisant des valeurs propres.

Examiner les problèmes et les améliorations potentielles dans l'évaluation par les pairs académique.

Une étude sur l'utilisation des LLMs pour juger d'autres LLMs et ses implications.

Cette étude analyse les rôles des sources dans les Community Notes de Twitter.

Explorer des techniques pour réduire les biais dans les modèles de langage avancés.

Un nouvel outil pour évaluer les biais dans les grands modèles de vision-langage.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la PCR dans l'analyse de l'ADN.

Une nouvelle méthode aborde les différences régionales dans l'évaluation des biais de genre.

Un nouveau cadre améliore l'appariement de graphes sans données étiquetées.

Cet article passe en revue les problèmes de tokenisation et propose des solutions pour réduire les biais.

Examiner le rôle de l'IA explicable pour lutter contre les biais.

Cet article examine comment les biais se développent pendant l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.

FineWeb propose 15 trillions de jetons pour améliorer l'entraînement des modèles linguistiques.

Une étude montre que les LLM préfèrent les locuteurs natifs, soulevant des préoccupations d'égalité.

Cette étude examine les biais dans les modèles de langue bengali et leurs effets sur la société.