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Mettre en avant le besoin d'équité dans les jeux de données de discours sur la santé mentale.

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Évaluer les risques de résultats biaisés chez les robots en utilisant des modèles de langage.

Examiner comment nos croyances sur les autres impactent la santé mentale et les relations.

Le cadre JobFair identifie les biais de genre dans les évaluations automatisées des CV.

Une étude montre que les liaisons de transport peuvent réduire la ségrégation entre les groupes natifs et étrangers.

Cette étude explore le compromis entre la diversité et l'exactitude factuelle dans les images générées par l'IA.

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Examiner l'impact des LLM sur les stéréotypes sociaux et comment améliorer les résultats.

Examiner les biais dans les représentations de la culture indienne par l'IA.

Une étude complète de 15 ans sur la recherche en équité algorithmique révèle des tendances clés.

Cet article examine les diverses expériences dans les programmes d'éducation quantique au Colorado.

Examiner le jeu de données FairJob pour garantir des opportunités d'emploi équitables pour tous.

Une nouvelle méthode améliore la mesure du rythme cardiaque pour les teintes de peau diverses.

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

Examiner le rôle de l'IA dans l'équité lors des recrutements.

Une étude révèle un biais racial significatif dans les technologies de reconnaissance des émotions.

De nouveaux outils évaluent comment les cultures diverses s'adaptent aux environnements changeants.

Cette étude examine comment les données synthétiques peuvent résoudre les déséquilibres de classe et de groupe.

Examiner comment les biais dans les LLMs affectent le recrutement des équipes de développement.

Ce doc parle de l'équité dans le choix des candidats pour les institutions face à des évaluations biaisées.

Analyser comment le langage inclusif influence les modèles linguistiques dans les tâches de classification de texte.

WiCV 2024 a mis en avant les contributions des femmes dans la vision par ordinateur grâce à des conférences et du réseautage.

Méthodes pour créer des résumés équitables à partir de diverses voix sur les réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont l'IA gère les pronoms pour une meilleure représentation.

Cet article parle de l'importance de la diversité dans les images générées par l'IA.

De nouvelles méthodes s'attaquent à l'équité dans la découverte de sous-graphes denses.

Traiter les biais culturels dans l'évaluation multilingue pour améliorer les performances des modèles linguistiques.

Améliorer les essais cliniques pour une meilleure représentation et pertinence dans le monde réel.

Des recherches montrent les avantages et les inconvénients des techniques Mixup pour l'équité en IA.

Cet article souligne le besoin d'une représentation diversifiée dans l'éducation en ingénierie logicielle.

Une nouvelle méthode aligne les modèles de langue avec les préférences de groupes divers.

Assurer l'équité dans les systèmes d'IA est super important pour un déploiement responsable de la technologie.