PointNCBW propose un moyen fiable de vérifier la propriété des jeux de données de nuages de points.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une étude sur l'amélioration des méthodes pour évaluer les attaques d'inférence d'appartenance dans les modèles de langage.
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Explore la nécessité d'un système de feedback ouvert pour améliorer les réponses de l'IA.
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Une nouvelle méthode pour générer des données synthétiques sans biais pour les applications d'IA.
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De nouvelles méthodes améliorent la manière dont les modèles de langue oublient les connaissances indésirables.
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Présentation d'explications alterfactuelles pour améliorer la transparence des modèles IA.
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Examiner le traitement des travailleurs de données dans l'IA et son impact sur l'équité.
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Une nouvelle approche pour valoriser les données met l'accent sur leur unicité pour l'apprentissage automatique.
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Perspectives et conseils pour créer des datasets responsables en apprentissage automatique.
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Examiner comment les facteurs sociaux influencent les résultats de l'apprentissage automatique dans la santé.
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Explorer les lacunes actuelles dans les pratiques de transparence des données des systèmes d'IA.
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Un cadre pour identifier et réduire les biais dans les données visuelles pour les modèles d'IA.
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Un nouveau cadre vise à révéler les biais dans les scénarios de jeu de rôle des modèles de langage.
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Une nouvelle approche s'attaque efficacement aux biais dans les modèles image-texte.
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