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Tester les LLMs est essentiel pour des applications IA sûres et efficaces.

Cet article examine le biais de genre dans les modèles de langage utilisés pour l'évaluation de la dépression.

EquiPrompt cherche à réduire les biais dans les images générées par l'IA en utilisant des méthodes innovantes.

Examiner l'impact des dialectes sur la précision de la détection des biais linguistiques.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prédictions et l'équité des résultats en santé.

Des chercheurs ont développé le dataset GECO et GECOBench pour s'attaquer au biais de genre dans l'IA.

Les systèmes de recommandation influencent l'expérience des utilisateurs mais font face à des préoccupations importantes concernant l'équité et la vie privée.

Ce papier explore l'équité et la stabilité dans les modèles d'apprentissage automatique affectés par leurs prédictions.

S'attaquer aux biais dans la reconnaissance faciale grâce à des ensembles de données d'entraînement équilibrés.

L'équilibrage des données est crucial pour l'équité et la précision des modèles d'apprentissage automatique.

Explorer les problèmes de justice dans les modèles de langage AI et leurs implications.

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

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

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

Examiner comment les relations entre étudiants influencent la précision de la notation par les pairs.

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

Apprends comment l'information circule à travers les réseaux en suivant des règles et des symboles spécifiques.

Un nouveau cadre s'attaque à l'équité dans les réseaux de neurones profonds pendant l'élagage du modèle.

Cette étude examine les stratégies de communication sécurisée dans les systèmes multi-UAV.

L'effet Rashomon montre plusieurs modèles efficaces en apprentissage automatique.

Un aperçu de la distribution équitable des ressources dans le logement.

Examiner le rôle des techniques de dropout pour améliorer l'équité dans les DNN.

Un nouveau cadre améliore la classification des images médicales par l'IA en s'attaquant aux biais et en oubliant les infos obsolètes.

Cette étude aborde l'équité dans l'imagerie médicale grâce à des données synthétiques et de nouvelles méthodes.

Les règlements guident l'utilisation sûre et équitable des technologies d'IA dans différents secteurs.

RSMA améliore l'équité des données et la performance dans des scénarios de multicast multi-groupes.

Une étude montre l'importance de donner des instructions claires pour l'IA dans les milieux cliniques.

Cet article parle des manières justes et efficaces d'allouer des biens indivisibles.

Un nouveau cadre aborde l'équité, la vie privée, l'interprétabilité et les émissions dans l'IA.

Cette étude explore le partage équitable d'objets indivisibles pour réduire l'envie et encourager l'honnêteté.

Cette étude analyse comment les plateformes promeuvent leurs propres produits dans les résultats de recherche.

PUFFLE propose une solution pour les défis de confidentialité, d'utilité et d'équité dans l'apprentissage automatique.

Découvre comment les nouveaux systèmes améliorent la fiabilité de la communication et la satisfaction des utilisateurs.

Examiner l'impact et les défis de la recherche sur l'IA responsable dans des applications concrètes.

Examiner les défis de l'équité dans l'IA pour l'imagerie médicale.

L'apprentissage fédéré propose une manière d'utiliser les données tout en préservant la vie privée des utilisateurs.

Une étude montre comment les joueurs évaluent rapidement le facteur fun des nouveaux jeux.

Examen de la prise de décision de l'IA et de ses défis inattendus.

Évaluer les modèles d'apprentissage automatique pour garantir l'équité entre les différentes populations.

Un cadre pour le développement éthique de l'IA dans les systèmes de santé.