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Explorer les problèmes d'équité dans l'apprentissage automatique et les systèmes fédérés.

Explorer comment les modèles de langage reflètent les traits de personnalité dans le recrutement.

Cet article examine comment l'apprentissage causal améliore l'équité et la fiabilité des systèmes de recommandation.

Une nouvelle méthode protège la vie privée des décisions dans les modèles de langage tout en maintenant la performance.

Cette étude examine les avantages des réponses personnalisées dans les modèles de langage.

Cet article parle des complexités et des défis liés à l'audit des systèmes d'IA pour l'équité.

Une nouvelle méthode pour améliorer le comportement des modèles de langage en réduisant les biais et les contenus toxiques.

Une étude révèle que les modèles de langage galèrent face à des manipulations de texte simples.

Une nouvelle méthode vise à réduire les sorties nuisibles des modèles de langage IA.

Un regard sur le besoin d'équité et d'explications claires dans les systèmes d'IA.

Examiner le biais de genre dans les modèles T2I à travers le test des stéréotypes appariés.

Une nouvelle approche améliore la sécurité des images dans les modèles de texte à image grâce à l'optimisation des invites.

Explorer des méthodes pour améliorer la performance des tâches de codage dans les modèles linguistiques en utilisant des données.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des LLMs avec un minimum de retour humain.

Cette étude examine les biais dans les modèles de langage masqués et leurs implications.

Cette étude examine l'efficacité des modèles multilingues à suivre des instructions dans les langues européennes.

Une étude sur le rôle des Neurones de Connaissance Dégénérée dans l'amélioration des performances des modèles de langage.

Un aperçu du rôle des têtes d'attention et des neurones dans les modèles de langage.

Stratégies pour réduire les biais dans le ML, en se concentrant sur des attributs sensibles continus.

Cet article examine l'effacement machine dans les grands modèles de langage.

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Une étude révèle les défis et les progrès de la mémoire des chatbots pendant les longues discussions.

Cette étude examine le biais de genre dans les grands modèles de langage dans plusieurs langues.

Explorer comment le Design Sensible à la Valeur peut améliorer les kits d'outils pour une IA responsable.

Discuter de la vie privée et de l'équité dans l'apprentissage automatique à travers la vie privée différentielle et le risque du pire groupe.

Une nouvelle méthode améliore le nettoyage des données tout en maintenant l'équité dans les modèles d'apprentissage automatique.

Des recherches montrent comment les LLM peuvent révéler des données d'entraînement, soulevant des inquiétudes liées à la vie privée.

Un aperçu de l'importance d'aligner les systèmes d'IA avec les valeurs humaines.

Une analyse de comment ChatGPT façonne différents secteurs et ses effets potentiels.

Cette recherche révèle des menaces pour la vie privée dans des modèles de sujets plus simples comme LDA.

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GPT-4 montre qu'il peut s'amuser avec le jeu classique DOOM.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la création d'images humaines à partir de descriptions textuelles.

Examiner les risques et les méthodes de détection pour le contenu généré par l'IA.

APRICOT renforce la confiance dans les modèles de langage en mesurant avec précision la confiance des réponses.

FocusCLIP améliore la reconnaissance des actions humaines en utilisant des cartes de chaleur et des descriptions textuelles.