Articoli più recenti per Pregiudizio

Un nuovo metodo migliora la stima dello spettro di potenza da dati campionati in modo non uniforme.

I ricercatori utilizzano sonde proposizionali per migliorare l'affidabilità dei modelli linguistici.

Esaminare la necessità di equità nell'IA e il suo impatto sulla società.

Questo workshop analizza gli stereotipi di genere nell'IA attraverso il filtro dei pregiudizi sociali.

Uno studio sui pregiudizi nei modelli di generazione di immagini sintetiche e i loro impatti sulla società.

PopAlign mira a ridurre il bias nella generazione di immagini da testo mantenendo la qualità.

Esplorare le sfide e le soluzioni per il pregiudizio nell'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle stime degli effetti del trattamento nel tempo.

Esaminando il rapporto tra tecniche di privacy e pregiudizi nei modelli linguistici.

Strumenti come OxonFair aiutano a garantire equità nelle decisioni dell'IA.

I nomi di diversi paesi influenzano come i classificatori interpretano i contenuti sui social media.

Un framework per ridurre il bias nei modelli linguistici di AI mantenendo l'accuratezza.

Esplorando come i dati sintetici influenzano i modelli di machine learning e il loro comportamento.

Presentiamo FairMedFM per valutare l'equità dei modelli di fondazione nella sanità.

Un nuovo framework analizza e riduce il bias nei modelli vision-linguaggio attraverso interventi mirati.

Analizzare le caratteristiche genetiche con tecniche avanzate di matrice di covarianza.

Uno sguardo ai metodi per ridurre il bias nelle decisioni automatizzate usando il Fair Representation Learning.

Investigare gli effetti dei foreground polarizzati sulle misurazioni del CMB.

Questo documento parla di metodi per ridurre il bias nei dataset di immagini e testo dell'IA.

Scopri come il weighting di importanza migliora le performance del modello in caso di cambiamenti nei covariati.

Esplorare come troppe opzioni possano complicare il processo decisionale.

Un'indagine sull'influenza dell'advocacy nelle pubblicazioni delle riviste mediche durante il COVID-19.

Esplorare i rischi e le implicazioni della replicazione nella tecnologia dei modelli di diffusione visiva.

Uno studio rivela stereotipi di genere nelle risposte emotive dei modelli di lingua bengali.

Questo studio rivela che i modelli LLM preferiscono i propri risultati rispetto ai contenuti scritti da umani.

Uno studio su come gli stereotipi influenzano i modelli linguistici usando il dataset GlobalBias.

I fattori di Bayes aiutano i ricercatori a valutare e confrontare le ipotesi usando prove basate sui dati.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento multi-task aggregando obiettivi e caratteristiche.

Esplorare come le tecniche di machine learning aiutano a risolvere problemi inversi in diversi campi.

Uno sguardo critico sulla diversità nei dataset e come migliorarla.

Uno studio sui post multilingue di Facebook relativi alla guerra israelo-palestinese.

BiasAlert migliora il rilevamento dei bias nei modelli linguistici per output AI più equi.

Questo articolo parla di come usare il Reinforcement Learning per ridurre il bias nei compiti di classificazione.

La ricerca presenta un framework per ridurre il bias nei testi generati dall'IA.

Esaminando la necessità di diversità e inclusione nello sviluppo dell'IA.

Usare controlli esterni può migliorare le stime degli effetti del trattamento negli studi clinici.

Un dataset solido per addestrare sistemi AI avanzati basati su chat.

Un nuovo metodo migliora l'equità nella modellazione dei dati sanitari.

Esplora vari metodi per stimare l'entropia nell'analisi dei dati.

Capire come orizzonti di pianificazione più brevi migliorano la presa di decisioni con informazioni limitate.