Articoli più recenti per Pregiudizio

Affrontare il bias nella localizzazione delle fonti per migliorare l'accuratezza in vari settori.

Esaminando l'impatto dei dialetti sulla precisione nel rilevamento dei bias linguistici.

Uno studio rivela dei pregiudizi nei consigli di assunzione dell'IA basati sui nomi dei candidati.

Esplora i principi e le applicazioni dell'approssimazione stocastica in ambienti incerti.

Uno studio mette in evidenza le discrepanze nell'accesso all'IA tra i gruppi etnici.

Esaminare i pregiudizi nei modelli linguistici usati per l'analisi della salute mentale e le soluzioni.

Esaminando come il bias culturale influisce sulla comprensione delle immagini da parte dell'IA.

Esaminando le radici e le implicazioni del pregiudizio nella tecnologia linguistica.

Lo studio analizza la generalizzazione e le prestazioni della regressione ridge con caratteristiche casuali usando gli autovalori.

Esaminare i problemi e i possibili miglioramenti nella revisione paritaria accademica.

Uno studio sull'uso dei LLM per giudicare altri LLM e le sue implicazioni.

Questo studio analizza i ruoli delle fonti nei Community Notes di Twitter.

Esplorare tecniche per ridurre il bias nei modelli linguistici avanzati.

Un nuovo strumento per valutare i pregiudizi nei grandi modelli di visione-linguaggio.

Nuovi approcci migliorano l'accuratezza della PCR nell'analisi del DNA.

Nuovo metodo affronta le differenze regionali nella valutazione del bias di genere.

Un nuovo framework migliora il matching dei grafi senza dati etichettati.

Questo articolo esamina i problemi di tokenizzazione e propone soluzioni per ridurre i pregiudizi.

Esaminando il ruolo dell'AI spiegabile nell'affrontare i pregiudizi.

Questo articolo esamina come si sviluppa il pregiudizio durante l'addestramento dei modelli di machine learning.

FineWeb offre 15 trilioni di token per migliorare l'addestramento dei modelli linguistici.

Uno studio mostra che i LLM favoriscono i madrelingua, sollevando preoccupazioni di uguaglianza.

Questo studio indaga i pregiudizi nei modelli di lingua bangla e i loro effetti sulla società.

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.