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L'effet Rashomon montre plusieurs modèles efficaces en apprentissage automatique.

Un nouveau benchmark vise à évaluer efficacement les risques de sécurité de l'IA.

Ce papier se concentre sur l'amélioration de la fiabilité des sorties des modèles de langue.

Une nouvelle échelle aide à mesurer les expériences des utilisateurs dans les systèmes d'IA explicables.

Un nouveau cadre améliore l'équité dans les applications d'IA médicale pour l'analyse des lésions cutanées.

Améliorer la confiance et la transparence dans les grands modèles de langage grâce à l'IA explicable.

Apprends comment la détection des anomalies peut réduire le biais dans l'apprentissage automatique.

Examiner comment les modèles de langage peuvent refuser de répondre pour une meilleure sécurité.

Explore différents cadres et méthodes pour évaluer efficacement de grands modèles de langage.

Examiner comment l'IA apprend des biais humains à partir des impressions faciales.

Une approche détaillée pour identifier efficacement les textes générés par des machines.

L'IA montre du potentiel pour automatiser le processus de recherche scientifique.

Une nouvelle méthode de défense réduit considérablement les risques de résultats nuisibles dans les modèles de langage.

Enquête sur l'impact du biais d'apparence dans les systèmes d'IA.

Une étude révèle un biais racial significatif dans les technologies de reconnaissance des émotions.

Une approche innovante pour compresser des modèles avancés efficacement sans perdre en performance.

Examiner les défis des biais dans les réponses vocales et les points de vue des utilisateurs.

Cet article explore l'identification et la gestion des biais dans l'IA pour des résultats équitables.

Explorer comment l'IA améliore le processus d'ingénierie des exigences dans le développement logiciel.

Cette étude évalue la capacité des LLM à lutter contre la fraude et le langage abusif.

Les chercheurs ajustent les LLMs pour améliorer l'honnêteté et la fiabilité des résultats.

Cet article explore des méthodes pour identifier le texte généré par des machines et leurs implications.

Apprendre aux machines à reconnaître et répondre aux émotions humaines de manière éthique.

La pseudo-rotation du titulaire améliore les performances et la cohérence des réponses des modèles de langage.

La coopération internationale est essentielle pour les normes de sécurité en IA.

Cette étude examine le rôle de l'IA dans les conseils de négociation salariale et les biais potentiels.

Une nouvelle méthode pour évaluer la performance des modèles T2I avec différents textes.

Les outils d'IA dans la santé offrent des avantages mais soulèvent d'importantes inquiétudes en matière de sécurité.

Un regard sur l'évaluation de la fiabilité des explications de l'IA à travers la sensibilité aux attaques.

Apprends à reconstruire des réseaux de neurones et ses implications.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des grands modèles de langage.

Comprendre la montée, la détection et l'impact des modèles de langage.

Des chercheurs ont développé MergeAlign pour rendre l'IA plus safe sans perdre d'expertise.

Évaluation des vulnérabilités de la vie privée en apprentissage fédéré à travers des attaques par inférence d'attributs.

Évaluer l'efficacité des modèles linguistiques dans les tâches de codage avec de nouveaux benchmarks.

Explore les risques potentiels de l'IA et pourquoi ils comptent.

Découvrez comment RECAST améliore l'efficacité et la flexibilité de l'apprentissage incremental.

Apprends comment fonctionnent les modèles de langage et leur impact sur nos vies.

Fixer des règles pour la sécurité de l'IA tout en évitant les astuces sournoises.

Découvre la bataille en cours entre les modèles de langage open-source et closed-source.