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Une étude sur l'amélioration de la prise de décision de l'IA en analysant les comportements humains.

Cet article parle de la nécessité d'avoir des ensembles de données variés en IA pour garantir l'équité.

Des recherches montrent un gros biais racial dans les systèmes de reconnaissance des émotions.

Créer des images variées de visages d'enfants pour améliorer les systèmes de reconnaissance.

Une nouvelle méthode pour réduire les biais dans les modèles de reconnaissance d'images en utilisant des données synthétiques.

Un cadre pour améliorer l'interaction utilisateur dans les systèmes de recommandation.

Un nouvel algorithme aide à détecter les publications générées par l'IA pour lutter contre la désinformation.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans les modèles génératifs sans avoir besoin des ensembles de données originaux.

Les agences se concentrent sur les impacts humains des événements climatiques pour améliorer la préparation aux catastrophes.

Ce cadre allie équité et robustesse pour des systèmes d'IA responsables.

Découvre comment l'IML transforme l'analyse des données en insights clairs.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance d'identité au fil du temps malgré les changements de vêtements.

Cet article parle de l'équité dans le clustering, en se concentrant sur le problème de la bisection minimale.

Apprends pourquoi les données de qualité sont super importantes pour des systèmes d'IA responsables.

Une revue des forces et faiblesses de ChatGPT et GPT-4 sur différentes tâches.

Une nouvelle méthode minimise les biais tout en préservant la vie privée dans l'apprentissage automatique.

Les réseaux de neurones améliorent le morphing des visages pour des transitions plus fluides et réalistes.

Une nouvelle approche garantit que les images générées par l'IA sont sûres et appropriées.

Une nouvelle approche réduit la génération de textes nuisibles dans les grands modèles de langage.

Examiner l'impact de l'IA sur la société et ses risques potentiels.

Explore comment la taille de l'échantillon impacte les explications de l'IA et la transparence dans la prise de décision.

Un nouveau cadre s'attaque aux défis d'équité dans l'apprentissage automatique avec des échantillons de données limités.

Explore le fonctionnement et les applications des GAN dans différents domaines.

Un nouvel outil mesure la représentation des genres dans les jeux de données multilingues.

Des recherches montrent que les réseaux neuronaux peuvent perturber la catégorisation d'images par les humains plus qu'on ne le pensait.

Cette recherche examine comment le texte artificiel affecte la performance des modèles de langage.

Cet article parle de l'impact des biais dans le code généré par de grands modèles de langage.

Se concentrer sur la simplicité peut améliorer la compréhension et l'efficacité des modèles logiciels.

Les agents linguistiques fusionnent l'IA et la prise de décision pour des tâches dans le monde réel.

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.