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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.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation du spectre de puissance à partir de données échantillonnées de manière non uniforme.

Les chercheurs utilisent des sondes propositionnelles pour améliorer la fiabilité des modèles linguistiques.

Examiner le besoin d'équité dans l'IA et son impact sur la société.

Cet atelier analyse les stéréotypes de genre dans l'IA à travers le prisme des biais sociétaux.

Une étude sur les biais dans les modèles de génération d'images synthétiques et leurs impacts sur la société.

PopAlign vise à réduire les biais dans la génération d'images à partir de texte tout en maintenant la qualité.

Explorer les défis et solutions pour le biais dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision des estimations des effets des traitements au fil du temps.

Examiner la relation entre les techniques de confidentialité et les biais dans les modèles de langage.

Des outils comme OxonFair aident à garantir l'équité dans la prise de décision de l'IA.

Les noms de différents pays influencent la façon dont les classificateurs interprètent le contenu des réseaux sociaux.

Un cadre pour réduire les biais dans les modèles de langage IA tout en gardant l'exactitude.

Explorer comment les données synthétiques façonnent les modèles d'apprentissage machine et leur comportement.

Présentation de FairMedFM pour évaluer l'équité des modèles de fondation dans le secteur de la santé.

Un nouveau cadre analyse et réduit les biais dans les modèles vision-langage grâce à des interventions ciblées.

Analyser des traits génétiques grâce à des techniques avancées de matrice de covariance.

Un aperçu des méthodes pour réduire le biais dans les décisions automatisées en utilisant l'apprentissage de représentation équitable.