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L'IA aide à identifier et réduire les biais dans les supports de formation médicale pour des résultats de santé plus équitables.

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Examiner la justice et l'éthique de la façon dont les modèles de langage répondent aux utilisateurs.

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Les données synthétiques offrent des solutions prometteuses aux problèmes d'imagerie médicale.

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

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

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

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

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