Preslav Nakov

Esplorare le sfide e le strategie per moderare l'odio online.

Scopri le sfide e i metodi per migliorare l'accuratezza dei LLM.

Questo studio analizza come i modelli multimodali gestiscono le false affermazioni con testo e immagini.

Introducendo un metodo per valutare l'affidabilità nei risultati dei modelli linguistici.

Questo articolo parla di un metodo per collegare i comportamenti di attacco alle tecniche usando MITRE ATTCK.

Uno sguardo a come identificare i contenuti scritti da esseri umani e macchine.

Trasformare un dataset MCQA per domande estrattive in più lingue.

Un sistema per assicurarsi che i modelli di linguaggio diano informazioni corrette.

Un tuffo profondo nell'analisi dei meme e i suoi effetti sulla società.

Questo studio esamina metodi per migliorare l'empatia delle macchine attraverso il racconto.

Questo articolo parla dell'importanza di misurare l'incertezza nelle previsioni dell'IA.

Nuovo set di dati migliora il modo in cui i modelli convertono le pagine web in codice HTML.

I ricercatori sviluppano metodi per migliorare i modelli linguistici per diverse lingue.

OpenFactCheck offre un framework per valutare l'accuratezza delle uscite dei modelli linguistici.

Un approccio dettagliato per identificare efficacemente i testi generati da macchine.

Un modo per migliorare quanto siano sicuri i modelli di linguaggio nella generazione di testi.

Questo progetto migliora la correzione del testo nei documenti storici bulgari usando la tecnologia OCR.

TART migliora i compiti di ragionamento sulle tabelle usando strumenti specializzati e modelli linguistici grandi.

Scopri come funziona il rilevamento degli eventi sociali e quanto è importante nel mondo di oggi.

I sistemi multi-agente aiutano i robot a imparare e adattarsi mentre lavorano insieme.

MediaGraphMind aiuta a valutare l'affidabilità e il bias delle fonti di notizie in modo efficace.

RAG migliora i modelli di linguaggio ma affronta sfide dagli attacchi di disinformazione.

I ricercatori propongono nuovi metodi per tenere i LLM al sicuro dalla generazione di contenuti nocivi.

Un nuovo framework mette al primo posto la sicurezza insieme alle prestazioni nella valutazione dell'IA.