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Améliorer l'équité en IA en associant des experts du domaine à la génération de données.

Un guide des méthodes d'audit éthique pour les technologies d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour évaluer l'alignement des modèles de langage avec les valeurs humaines.

Une nouvelle approche pour le filigrane vise à améliorer la détection et à prévenir l'utilisation abusive des modèles de langage.

De nouveaux modèles améliorent l'apprentissage automatique grâce à des interactions de caractéristiques avancées.

Examiner la justice et l'éthique de la façon dont les modèles de langage répondent aux utilisateurs.

Examiner le lien entre la confidentialité différentielle locale et l'équité dans les systèmes d'IA.

Explorer le lien entre la conscience et l'intelligence artificielle à travers la recherche sur le cerveau.

Cette étude évalue les méthodes de mesure de biais en utilisant GPT-3.5-Turbo pour la détection de l'antisémitisme.

Un aperçu des défis de biais et des nouvelles stratégies en apprentissage automatique.

Cet article examine comment les attaques affectent la sécurité des LLM et la génération de réponses.

Cet article parle des manipulations et des défauts des graphiques PD dans l'équité de l'IA.

Cet article examine les vulnérabilités des modèles de discours et les moyens d'améliorer leur sécurité.

Une nouvelle approche améliore la diversité des prompts pour des modèles de langage plus sûrs.

Cette étude examine comment les mesures conjointes évaluent l'équité et la pertinence dans les systèmes de recommandation.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des échantillons générés dans les modèles de diffusion.

Cet article examine le rôle de la participation de la communauté dans le développement des systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode pour évaluer le biais dans les modèles de langage vise à obtenir des réponses AI plus justes.

Cette étude évalue la fiabilité des outils d'IA dans la pratique juridique.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux préoccupations d'originalité dans les textes générés par l'IA.

Comprendre comment l'IA prend des décisions est super important pour la confiance et une utilisation éthique.

Examiner les risques et l'utilisation abusive des grands modèles de langue dans la cybercriminalité.

CV-VAE améliore l'efficacité et la qualité de la génération vidéo dans les modèles existants.

Un cadre qui détecte des anomalies dans les graphes tout en favorisant un traitement équitable.

Un cadre pour identifier et réduire les biais dans les ensembles de données d'entraînement.

Approche innovante pour guider les grands modèles de langage grâce à l'auto-évaluation.

Une étude sur le réglage des agents de contrôle informatique pour améliorer la performance des tâches.

Examiner le rôle de la randomisation dans la création de systèmes de machine learning équitables.

Examiner comment les LLMs transforment l'accessibilité et l'interaction avec les données.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement et la sécurité des grands modèles de langage.

Un aperçu des techniques pour apprendre aux agents à suivre le comportement des experts de manière efficace.

Un nouveau cadre pour améliorer l'apprentissage des agents IA grâce à des jeux Atari modifiés.

Une nouvelle méthode pour aligner l'apprentissage automatique avec la pensée humaine en utilisant la similarité générative.

Explore des techniques et des défis pour rendre les modèles d'IA plus compréhensibles.

Les systèmes doivent prendre en compte les valeurs humaines lors de la prise de décision pour des résultats justes.

Des recherches montrent comment la démographie influence les opinions sur l'équité dans la modération de contenu par l'IA.

Cet article parle des méthodes pour garantir l'équité dans l'IA grâce à des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Examiner comment les LLM assurent la sécurité et l'impact des jailbreaks.

Un kit d'outils pour évaluer la sécurité des modèles de langage avancés.

Enquête sur les vulnérabilités des méthodes de watermarking audio face aux menaces du monde réel.