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Ce papier présente une nouvelle méthode pour un clustering équitable basé sur la taille des groupes.

Une nouvelle approche pour réduire les biais dans l'IA sans étiquettes sensibles.

Un nouveau référentiel vise à améliorer la qualité des jeux de données multimodaux pour de meilleures performances des modèles.

Une nouvelle méthode crée des avatars 3D réalistes avec des émotions crédibles à partir de données vidéo.

Les attaques adversariales peuvent changer la façon dont le texte traduit est perçu sans altérer son contenu.

Une nouvelle méthode préserve les émotions tout en anonymisant les visages pour une meilleure protection de la vie privée.

Explorer comment la multicalibration améliore l'équité des prédictions en IA.

Une méthode pour apprendre aux agents à suivre les normes sociales efficacement.

De nouveaux outils et ensembles de données améliorent la compréhension des signaux physiologiques grâce à l'analyse vidéo.

Cet article examine les préoccupations liées à la vie privée dans les modèles de langage et propose des méthodes pour y remédier.

Un aperçu complet des grands modèles de langage, de leurs utilisations et des défis.

La recherche qui se base sur des échantillons WEIRD peut fausser les résultats de l'équité en IA.

Examiner comment les avis divergents sur l'étiquetage du langage impactent la compréhension.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images à partir de divers inputs.

Les experts s'accordent sur des mesures de sécurité essentielles pour le développement et le déploiement de l'IA.

Des chercheurs améliorent les modèles de langage juridique pour plus d'efficacité dans le domaine légal.

Une nouvelle méthode met en lumière les biais dans les réponses des modèles de langage.

Démystifier pour instaurer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique.

Cet article explore les risques et les préoccupations éthiques autour de ChatGPT.

Un nouveau jeu de données permet des avancées en IA pour la narration collaborative.

Explorer comment les labels de certification peuvent augmenter la confiance dans les systèmes d'IA.

Examiner l'impact et la gestion des biais dans les systèmes basés sur les données.

Examiner comment les biais cachés affectent l'équité dans les systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode améliore la manière dont les attaques adversariales trompent les modèles d'apprentissage automatique.

Les lycéens apprennent à créer et à réfléchir sur l'art généré par l'IA.

Des recherches montrent comment notre cerveau traite les images et génère des légendes à partir des signaux neuronaux.

Améliorer l’équité dans les systèmes de recommandation avec de nouveaux modèles et techniques.

Cette étude examine l'équité dans l'apprentissage multitâche en utilisant des données démographiques de tâches connexes.

Explorer des méthodes pour améliorer l'équité dans la détection de contenu toxique en ligne.

Une nouvelle méthode permet de faire des recherches d'images sans avoir besoin de données jumelées coûteuses.

Des recherches montrent que les biais peuvent se transférer d'une langue à l'autre dans l'analyse de sentiment.

Une étude examine les invites de jailbreak utilisées pour contourner les restrictions des modèles de langage.

Examiner comment des perspectives variées améliorent la précision de l'étiquetage du contenu politique.

Une nouvelle méthode réduit le biais dans l'apprentissage automatique tout en maintenant la performance.

Examiner les biais dans les modèles de langage et les méthodes pour les réduire.

Une nouvelle méthode utilise des retours synthétiques pour un meilleur accord de l'IA avec les valeurs humaines.

Une nouvelle méthode améliore la détection du code généré par IA tout en préservant sa fonctionnalité.

Examiner les vulnérabilités des grands modèles de langage et des stratégies pour mieux les protéger.

Cet article parle des défis pour détecter le texte généré par des machines en utilisant le dataset M4.

Explorer des techniques pour créer des données synthétiques de haute qualité en traitement du langage naturel.