Derniers articles pour biais

Examiner l'impact et les risques des grands modèles de langage sur la société.

Explorer le rôle et les défis des LLM dans l'ingénierie des connaissances.

Les fonctionnalités de sécurité dans les systèmes d'IA sont super importantes pour une utilisation responsable et éthique.

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

Cette étude met en lumière une nouvelle méthode pour ajuster efficacement les modèles de langue.

Un aperçu des biais et de l'équité dans la technologie de vision par ordinateur.

Une nouvelle approche pour améliorer la représentation des identités intersectionnelles dans la recherche d'images.

Examiner comment les prénoms influencent la prise de décision dans les modèles d'IA.

Cet article parle de comment créer des systèmes de vote équitables pour les groupes de décision.

Un nouveau jeu de données met en lumière les biais dans les modèles de parole en fonction du genre et de l'âge.

Évaluer les biais dans l'apprentissage automatique peut conduire à des résultats plus équitables pour tous.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des mesures de l'échelle BAO et enrichissent notre compréhension cosmique.

Une nouvelle méthode pour améliorer les prédictions en gérant des données biaisées.

Une méthode basée sur les données améliore les estimations de confiance dans les scénarios de régression haute dimension.

Une étude évalue la précision de l'IA dans l'identification des designs d'études en neurochirurgie.

Comprendre le rôle des algorithmes dans la prise de décision éthique de l'IA.

Une étude sur la détection des biais dans les modèles de traitement du langage naturel et ses implications.

Un nouveau système combine l'IA et les recherches sur le web pour détecter la désinformation plus efficacement.

Explorer le potentiel de l'IA pour améliorer la transparence dans la sélection des jurés et les processus d'expulsion.

Analyser comment les modèles de langage gèrent les biais sociaux dans les opinions.

Cet article examine comment le biais de format affecte la performance des modèles de langage et propose des stratégies d'amélioration.

REFINE-LM utilise l'apprentissage par renforcement pour réduire efficacement les biais dans les modèles de langage.

Cet article parle d'améliorer l'AAS avec la méthode de Monte Carlo mult Niveau pour gérer le biais.

Une nouvelle méthode réduit efficacement les biais dans les modèles d'images et de texte.

Cet article examine le biais dans les modèles de langage et les stratégies pour le réduire.

Évaluer les modèles de deep learning pour un usage pratique est super important pour la sécurité et la fiabilité.

Une nouvelle méthode pour générer des données synthétiques sans biais pour les applications d'IA.

Explorer les avantages et les défis éthiques de l'IA générative dans le codage.

Cette étude vise à réduire les biais dans les modèles de langage médical pour des résultats de santé plus équitables.

Une nouvelle approche pour réduire les biais dans les systèmes d'intelligence artificielle.

Cet article passe en revue l'évaluation du biais de genre dans la génération de texte à image.

Un aperçu de la réduction des biais dans les images générées par l'IA.

Une étude révèle comment la noradrénaline influence la prise de décision en se basant sur des choix passés.

Découvrez comment les biais en IA impactent les résultats de santé publique et l'équité.

Examiner comment le genre influence les choix moraux dans les forums en ligne.

Apprends l'importance de suivre les changements de données pour des résultats fiables en machine learning.

Un aperçu de comment la distillation des connaissances améliore la vitesse et l'efficacité des systèmes de recommandation.

Examiner les biais dans les modèles de base et leur impact sur les résultats d'imagerie médicale.

Examiner les biais dans l'apprentissage automatique et leur impact sur la prise de décision.

Examiner les biais dans les grands modèles de langage en analysant des déclarations politiques.