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Un nuovo metodo migliora l'equità e l'accuratezza del modello senza bisogno di grandi quantità di dati di gruppo.

Un nuovo metodo migliora l'equità nella rilevazione dei polipi del cancro colorettale.

Esplorare come i LLM possano valutare i risultati dei modelli in più lingue.

Le spiegazioni controfattuali chiariscono le previsioni dell'IA mostrando possibili cambiamenti agli input.

Questo studio esplora come l'auto-diagnosi dei pazienti influisce sulla precisione dei modelli linguistici in medicina.

Uno studio mostra che gli strumenti AI possono migliorare l'accuratezza nelle decisioni cliniche.

Analizzando il pregiudizio di genere nei modelli di linguaggio tramite l'inferenza del linguaggio naturale.

Questa ricerca affronta il bias nei sistemi di recupero documentale usando stime di incertezza.

Esaminando i pregiudizi nelle guide pratiche in base al pubblico.

Migliorare il Zero-Shot NAS con la correzione dei bias per prestazioni migliori del modello.

Un metodo per un machine learning equo che riduce il bias nei sistemi decisionali.

Esaminare come i bias influenzano la qualità delle valutazioni dei modelli linguistici.

Un nuovo framework identifica e misura il bias nei sistemi di generazione di immagini.

Il nuovo framework SUDO aiuta a valutare i sistemi di intelligenza artificiale senza dati di verità a terra.

Questo documento presenta un metodo per migliorare l'equità nell'apprendimento federato proteggendo al contempo la privacy dei dati.

Uno studio valuta diverse tecniche di miglioramento dell'equità per i modelli di deep learning nella classificazione delle immagini.

Nuove metriche sul tono della pelle puntano a migliorare l'equità e la privacy nei sistemi di riconoscimento facciale.

Esaminare i compromessi nelle interazioni tra umani e AI e i loro impatti sulla società.

Uno sguardo a come i LLM migliorano i metodi di valutazione NLG.

Esaminando l'equità e l'accuratezza nel rilevare gli utenti della strada vulnerabili da parte dei veicoli autonomi.

Scopri come i principi FAIR guidano la gestione etica dei dati per i modelli di IA.

Esaminando l'impatto dell'analisi del sentiment sui'identità e i pregiudizi bengalesi.

Uno sguardo alla ricerca sull'audit degli algoritmi e ai suoi impatti sulla società.

Esaminando come i LLM preferiscano i contesti generati rispetto a quelli recuperati nel rispondere alle domande.

Gli strumenti automatizzati spesso fraintendono l'inglese afroamericano, portando a un trattamento ingiusto online.

La conferenza parla di equità nelle tecniche di upsampling delle immagini e rappresentanza razziale.

Questo studio analizza l'oggettivazione dei personaggi nei film usando un nuovo approccio AI.

Un approccio strutturato per capire come prendiamo decisioni e i nostri pregiudizi.

Un nuovo framework punta a garantire equità nelle previsioni delle GNN.

Uno studio rivela pregiudizi contro i candidati disabili nei sistemi di assunzione basati sull'IA.

Esaminando i pregiudizi nei modelli predittivi per i prezzi immobiliari usando dati geospaziali.

Esaminando come i modelli di riassunto riflettono i pregiudizi nelle opinioni politiche.

Uno studio esamina le prestazioni e i pregiudizi dei modelli di linguaggio AI a livello globale.

Un nuovo dataset e un metodo migliorano la generazione di domande nei modelli linguistici.

Un sondaggio rivela opinioni contrastanti sull'efficienza e l'equità dell'IA nel trasporto.

Questo articolo parla di come usare i dati aggregati nel machine learning proteggendo la privacy.

Un metodo per verificare i modelli di machine learning per aumentare fiducia e trasparenza.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza del posizionamento GNSS negli smartphone correggendo i bias del pseudodistanza.

Questo articolo esplora i pregiudizi di genere e razziali nei grandi modelli di linguaggio visivo.

Una rassegna di studi controllati randomizzati sull'idrossiclorochina per il Covid-19.