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Des recherches mettent en lumière le biais dans l'IA qui affecte les groupes sous-représentés en Nouvelle-Zélande.

Une méthode pour enlever les comportements toxiques dans les modèles de langage tout en gardant la performance.

Les explications contrefactuelles clarifient les prédictions de l'IA en montrant les changements possibles d'entrée.

Un cadre pour mesurer et améliorer l'équité dans les systèmes d'IA.

Une étude sur l'impact des techniques de dé-biaisage dans les modèles de langage.

Cette recherche aborde le biais dans les systèmes de récupération de documents en utilisant des estimations d'incertitude.

Explorer comment ChatGPT influence l'apprentissage dans les écoles d'ingénieurs en Inde.

Languini Kitchen aide les chercheurs en modélisation du langage avec des comparaisons justes et de meilleurs jeux de données.

PROPLACE améliore la fiabilité des explications contrefactuelles en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode permet aux agents RL de changer de forme corporelle pour mieux s'adapter aux tâches.

Recherche sur l'identification des textes générés par l'IA à travers différents modèles sans entraînement supplémentaire.

Un coup d'œil sur l'oubli machine pour améliorer les modèles génératifs et leurs sorties.

Une nouvelle méthode combine PPO et MCTS pour améliorer la génération de texte.

La recherche met en avant des méthodes de détection en temps réel pour les faux audios créés par l'IA.

Explorer des améliorations dans les modèles de langue pour gérer les longs textes.

Explore comment le Gaussian Splatting transforme le texte en modèles 3D réalistes.

EFFL vise une précision de modèle et une équité égales entre les clients dans l'apprentissage fédéré.

Cet article examine le rôle des régularisateurs d'équité dans les algorithmes prédictifs.

Cet article parle des vulnérabilités des contrats smart et d'une nouvelle approche de programmation.

Ce papier examine des techniques pour réduire les hallucinations dans les modèles de langage pour une meilleure précision.

Explorer comment les modèles de langue se remettent et s'adaptent après des changements.

Un nouvel algorithme soutient l'équité à long terme dans la prise de décision en apprentissage automatique.

Une approche formelle pour identifier les violations de la vie privée dans les algorithmes de calcul quantique.

Une nouvelle méthode de doublage améliore le synchronisme labial pour une meilleure expérience de visionnage.

Un aperçu des préoccupations de sécurité autour des grands modèles de langage.

MetaHate vise à combattre les discours de haine avec un ensemble de données complet pour la recherche.

La recherche met en avant l'impact de la douceur sur les attaques adversariales dans la génération d'images.

L'unlearning contrastif enlève efficacement l'influence des données tout en préservant la performance du modèle.

GPAvatar crée des avatars de tête 3D réalistes à partir d'images, améliorant le contrôle des expressions.

Enquête sur les risques des attaques de jailbreak sur les grands modèles de langage.

Apprends comment les principes FAIR guident la gestion éthique des données pour les modèles d'IA.

Une nouvelle méthode garantit l'équité dans l'apprentissage automatique en utilisant des informations causales incomplètes.

Une plongée profonde dans la fiabilité de l'IA et son importance.

Examiner comment les praticiens de l'IA mettent en œuvre des pratiques de machine learning responsables et les défis qu'ils rencontrent.

Une étude sur la combinaison des traits de groupe et individuels dans le traitement du langage naturel.

Cette recherche met en avant les défis pour faire correspondre les résultats des LLM avec les valeurs humaines.

Comprendre l'importance de l'audit de l'IA pour une utilisation équitable et responsable de la technologie.

Examiner les compromis entre la performance des modèles de langage IA et la sécurité des utilisateurs.

Examen des biais dans les modèles prédictifs pour les prix de l'immobilier en utilisant des données géospatiales.

Des chercheurs bossent sur des données vocales synthétiques pour protéger la vie privée dans la reconnaissance vocale.