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Un aperçu des complexités de jumeler des gens en fonction de leurs préférences.

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SEE-DPO améliore la génération d'images en alignant les modèles avec les préférences humaines.

Trouver un terrain d'entente pour la prise de décision de l'IA entre les valeurs humaines diverses.

Cet article explore comment la connaissance de soi influence les préférences sociales et la prise de décision.

Un aperçu de comment les agents collaborent et s'adaptent dans des scénarios de prise de décision.

Un guide sur la distribution équitable des ressources dans des groupes variés.

Une nouvelle méthode appelée AVA améliore l'alignement dans les modèles linguistiques pour des résultats plus sûrs.

Ce papier examine les complexités d'associer les hôpitaux avec les résidents de manière équitable.

Explore comment les arrangements de sièges influencent les conversations et les interactions sociales.

Une nouvelle méthode pour choisir des représentants équitables dans des élections à plusieurs vainqueurs.

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Un aperçu de comment les préférences des étudiants influencent le choix des écoles.

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CIDER améliore les recommandations en reliant les préférences dans différents domaines comme les livres et les films.

Une communication efficace est essentielle pour améliorer les interactions avec les agents IA.

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PlanCritic simplifie les tâches de planification compliquées avec des retours faciles à comprendre.

Naviguer la justice dans les systèmes de recommandations tout en gardant la satisfaction des utilisateurs au top.

Apprends comment les modèles de choix de lot expliquent les décisions des consommateurs au moment du snack !

Un aperçu clair d'une nouvelle méthode de vote qui respecte les préférences des électeurs.

Les gens préfèrent souvent des mensonges convaincants à des infos précises, ce qui soulève des questions éthiques.

Une méthode qui aligne les modèles de langage avec les préférences humaines grâce à une calibration efficace.

De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation des modèles de langue en utilisant des réponses écrites par des humains.

Un aperçu de comment le modèle de Mallows bayésien analyse les classements et les préférences.

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Les machines génèrent maintenant des images et des vidéos en fonction des préférences humaines.