Évaluer la précision des explications neuronales dans les modèles de langage révèle des défauts importants.
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La science de pointe expliquée simplement
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Aborder les défis de la traduction des termes compliqués avec des explications en plus.
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Une nouvelle architecture MLOps intègre des explications pour améliorer la confiance et l'efficacité des modèles ML.
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Explorer le rôle de l'IA dans l'analyse de la santé mentale sur les réseaux sociaux.
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Une nouvelle méthode offre plusieurs raisons pour les classifications d'images, améliorant la compréhension et la confiance.
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Une nouvelle méthode d'évaluation améliore la compréhension des prédictions des GNN.
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Examiner comment les modèles d'apprentissage automatique robustes influencent l'efficacité des explications.
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DiffChest améliore l'analyse des radiographies thoraciques avec des explications claires et l'identification des facteurs de confusion.
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Présentation d'une approche probabiliste pour évaluer les explications des GNN afin d'améliorer leur fiabilité.
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Un aperçu de comment les memes peuvent propager des messages nuisibles en ligne.
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Cet article explore la confiance des LLM et les perceptions des utilisateurs.
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Comprendre les classificateurs d'images est super important pour la confiance et la fiabilité dans plein de domaines.
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Les utilisateurs veulent de la clarté et de la transparence dans les résultats des moteurs de recherche.
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De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation des explications des modèles d'IA.
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Comprendre les prédictions de l'IA est super important pour les pros de la santé.
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Une nouvelle méthode améliore l'explicabilité des GNN en utilisant des graphes proxy.
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ACTER propose des explications efficaces pour les échecs de décision des machines dans l'apprentissage par renforcement.
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Un regard sur le besoin d'équité et d'explications claires dans les systèmes d'IA.
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Cette recherche évalue la confiance des modèles d'IA et la qualité des explications dans des environnements bruyants.
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Une nouvelle méthode améliore la détection du phishing et la compréhension des utilisateurs.
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Un nouveau modèle donne des explications plus claires sur les décisions de détection d'objets.
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DSEG-LIME améliore les explications des modèles d'IA pour une meilleure compréhension et confiance.
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Explorer l'importance d'un raisonnement compréhensible dans les prédictions d'IA.
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KGExplainer améliore la transparence dans la complétion des graphes de connaissances grâce à des explications significatives.
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Les modèles d'IA évoluent pour aider avec des questions médicales, mais des défis persistent.
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Une communication claire crée de la confiance dans les véhicules autonomes pour tous les usagers de la route.
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Le raisonnement contrefactuel améliore la compréhension des vulnérabilités dans le code.
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Une étude révèle des infos sur l'équilibre entre les entrées visuelles et textuelles dans les VLMs.
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Une nouvelle méthode améliore les explications pour les réseaux de neurones graphiques avec des témoins contrefactuels robustes.
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Une nouvelle approche pour des prédictions GNN plus claires en utilisant des explications de sous-graphes axées sur les arêtes.
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Ce papier parle du besoin d'explicabilité dans les modèles de génération de texte par IA.
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Un nouveau cadre améliore la compréhension des décisions de l'IA par les utilisateurs.
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Une nouvelle méthode améliore la précision et la clarté de la vérification des faits.
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des prédictions des réseaux de neurones graphiques.
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Les outils d'IA améliorent les recommandations pour le glaucome et les résultats pour les patients.
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Une nouvelle méthode pour évaluer les explications des neurones dans les modèles d'apprentissage profond.
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