Une étude révèle l'importance des conditions initiales dans la compétition entre espèces.
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La science de pointe expliquée simplement
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Cette étude montre comment les traits démographiques influencent la perception des mouvements des robots industriels.
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Examiner la représentation des origines diverses dans les programmes de SLP au Canada.
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Une étude révèle des écarts de performance dans les systèmes RIdV selon les différentes démographies.
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Les chercheurs présentent le dataset STOP pour analyser les biais dans les modèles de langage.
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Cette étude examine comment les LLM perçoivent et créent des personas utilisateurs en Inde.
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Cette méthode permet aux modèles de langage de prendre en compte des résultats alternatifs dans la génération de texte.
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Un nouveau jeu de données pour améliorer les modèles de langage axés sur le texte lié aux affaires.
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Examiner les changements dans les maths du SAT et leur impact sur la préparation des étudiants.
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De nouvelles données montrent les tendances du COVID-19 au Royaume-Uni pendant les mois d'hiver.
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Ce papier parle du manque de représentation de certains groupes dans les données.
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Analyser l'impact des anciennes campagnes pub sur les décisions des électeurs à l'avenir.
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Examiner comment le biais affecte les modèles de langage et leur interprétation du langage offensant.
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Un aperçu de l'impact et de la démographie des douleurs chroniques qui se chevauchent.
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Les grands modèles de langage reflètent les biais de la société, ce qui influence des décisions importantes.
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Examen des défis et des biais des LLM dans les applications de santé.
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Différents modèles offrent des perspectives uniques sur les facteurs de succès des étudiants.
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VariFace utilise des données synthétiques pour améliorer l'équité dans la reconnaissance faciale.
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Des recherches montrent comment les patterns de contact influencent la propagation des maladies aux États-Unis.
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S'attaquer aux biais dans la détection des deepfakes avec des méthodes innovantes pour plus d'équité.
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FairREAD améliore l'équité dans l'imagerie médicale par IA pour tous les patients.
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Le déséquilibre des données dans le secteur de la santé peut mener à des prévisions injustes et à des disparités dans les soins.
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