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Analyser les vulnérabilités des LLMs à cause des données de préférence humaine.

Un nouveau modèle détecte les biais sociaux dans le texte en utilisant des données synthétiques.

Une nouvelle méthode pour créer des vidéos en utilisant à la fois du texte et des images.

SingFlex propose des solutions innovantes pour créer des voix chantées variées de manière efficace.

Ce papier remet en question la croyance en la cohérence des réponses des modèles de langage.

Un nouveau cadre contrôle l'apprentissage en contexte pour éviter les abus dans les modèles d'IA.

Cette étude examine à quel point les modèles représentent bien les cultures différentes.

Les chercheurs utilisent 4DiM pour créer de nouvelles vues de scènes à partir de peu d'info.

Examinons les obstacles à la collecte de données web pour les modèles de langage.

Examiner les biais subtils dans les réponses ouvertes générées par des modèles de langage.

La technologie IA améliore la génération de vidéos en direct pour un rendu plus fluide et cohérent.

Les règlements guident l'utilisation sûre et équitable des technologies d'IA dans différents secteurs.

Un aperçu des biais dans les modèles de langage et leur impact sur l'équité.

ASTPrompter identifie des sorties toxiques des modèles de langage en utilisant des invites réalistes.

De nouvelles méthodes améliorent la protection de la vie privée dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la diversité de la génération d'images.

BiasAlert améliore la détection de biais dans les modèles de langage pour des sorties IA plus équitables.

Un regard de plus près sur les méthodes pour s'assurer que les LLMs sont à l'abri des abus.

Explorer la relation entre les humains et l'IA générative à travers une analogie naturelle.

Un nouvel outil pour évaluer la répétition dans la musique générée par l'IA.

Explorer les risques de confidentialité liés aux données synthétiques et introduire l'Indice de Plagiat de Données.

Cet article parle d'utiliser l'apprentissage par renforcement pour réduire les biais dans les tâches de classification.

Un aperçu des progrès en NLG, des défis et des futures pistes de recherche.

Établir un standard pour évaluer l’équité dans les méthodes d’apprentissage graphique.

Examiner l'importance de la confidentialité à travers le désapprentissage de l'identité dans l'apprentissage automatique.

J-CHAT propose un grand jeu de données open-source pour améliorer les systèmes de dialogue parlé.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans la génération d'images à partir de prompts textuels.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D des humains à partir de photos minimales.

La recherche propose un cadre pour réduire les biais dans les textes générés par l'IA.

Les ateliers améliorent la compréhension de l'IA responsable pour les pros du secteur.

Des recherches montrent comment des invites amicales peuvent tromper les systèmes d'IA.

Un ensemble de données solide pour entraîner des systèmes d'IA avancés basés sur le chat.

Un cadre pour intégrer les voix des minorités dans les processus d'annotation.

Découvrez comment le transfert de style de texte change le style tout en préservant le sens.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des modèles d'IA sans nécessiter de réentraînement.

PUFFLE propose une solution pour les défis de confidentialité, d'utilité et d'équité dans l'apprentissage automatique.

Nouveau modèle crée efficacement des représentations réalistes de têtes humaines en 3D.

Cet article parle de comment le raisonnement des LLM améliore les systèmes de recommandation et présente Rec-SAVER.

Une méthode pour réduire le biais dans les modèles de langage en les faisant oublier des infos nuisibles.

Combiner l'apprentissage automatique avec le raisonnement automatisé pour des explications AI plus claires.