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Esaminando l'impatto e i rischi dei grandi modelli linguistici sulla società.

Esplorare il ruolo e le sfide degli LLM nella conoscenza ingegneristica.

Le caratteristiche di sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale sono fondamentali per un uso responsabile e per l'etica.

ML-EAT offre un approccio strutturato per scoprire i bias nelle tecnologie linguistiche.

Questo studio mette in evidenza un nuovo metodo per affinare i modelli linguistici in modo efficace.

Uno sguardo al bias e all'equità nella tecnologia della visione computazionale.

Un nuovo modo per migliorare la rappresentazione delle identità intersectionali nella ricerca di immagini.

Esaminare come i nomi influenzano il processo decisionale nei modelli di intelligenza artificiale.

Questo articolo parla di come creare sistemi di voto equi per gruppi di decisione.

Un nuovo dataset mette in evidenza i pregiudizi nei modelli di linguaggio basati su genere ed età.

Valutare i pregiudizi nel machine learning può portare a risultati più equi per tutti.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza delle misurazioni della scala BAO e potenziano la comprensione cosmica.

Un nuovo metodo per migliorare le previsioni gestendo dati sbagliati.

Un metodo basato sui dati migliora le stime di confidenza in scenari di regressione ad alta dimensione.

Uno studio valuta l'accuratezza dell'AI nell'identificare i design degli studi di neurochirurgia.

Capire il ruolo degli algoritmi nel processo decisionale etico dell'IA.

Uno studio sulla rilevazione dei bias nei modelli NLP e le loro implicazioni.

Un nuovo sistema combina l'IA e le ricerche online per rilevare la disinformazione in modo più efficace.

Esplorare il potenziale dell'IA per migliorare la trasparenza nella selezione della giuria e nei processi di sfratto.

Analizzando come i modelli linguistici gestiscono i pregiudizi sociali nelle opinioni.

Quest'articolo analizza come il bias di formato influisce sulle prestazioni dei modelli linguistici e suggerisce strategie di miglioramento.

REFINE-LM usa l'apprendimento per rinforzo per ridurre il bias nei modelli di linguaggio in modo efficace.

Quest'articolo parla di come migliorare l'SAA con il metodo Multilevel Monte Carlo per gestire il bias.

Un nuovo metodo riduce efficacemente i bias nei modelli di immagini e testi.

Questo articolo esamina i pregiudizi nei modelli linguistici e strategie per ridurli.

Valutare i modelli di deep learning per un uso pratico è fondamentale per la sicurezza e l'affidabilità.

Un nuovo metodo per generare dati sintetici imparziali per le applicazioni di intelligenza artificiale.

Esplorare i benefici e le sfide etiche dell'AI generativa nel coding.

Questo studio punta a ridurre i pregiudizi nei modelli linguistici medicali per risultati sanitari più equi.

Un nuovo modo per ridurre il bias nei sistemi di intelligenza artificiale.

Questo articolo esamina la valutazione del bias di genere nella generazione di immagini da testo.

Uno sguardo su come ridurre i pregiudizi nelle immagini generate dall'IA.

Uno studio rivela come la noradrenalina influisca sulle decisioni prendendo in considerazione le scelte passate.

Scopri come il bias nell'ML influisce sui risultati della salute pubblica e sulla giustizia.

Esaminando come il genere influisce sulle scelte morali nei forum online.

Scopri l'importanza di tenere d'occhio i cambiamenti nei dati per avere risultati affidabili nel machine learning.

Uno sguardo a come la Knowledge Distillation migliora la velocità e l'efficienza dei sistemi di raccomandazione.

Esaminare i pregiudizi nei modelli di base e il loro impatto sui risultati dell'imaging medico.

Esaminando i pregiudizi nell'apprendimento automatico e il loro impatto sulle decisioni.

Esaminando i pregiudizi nei grandi modelli linguistici quando si analizzano dichiarazioni politiche.