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Uno sguardo sulle strategie d'asta e il loro impatto sul comportamento del mercato.

Uno sguardo alle classifiche dei modelli di fondazione e ai problemi di valutazione.

Esplorando l'impatto della blockchain sull'Infrastruttura a Chiave Pubblica.

Le regole guidano l'uso sicuro e giusto delle tecnologie AI in diversi settori.

La caduta di Silicon Valley Bank ha scosso parecchio il mercato delle stablecoin.

Nuovo indice mostra progressi nella trasparenza dei modelli AI tra gli sviluppatori.

Affrontare le sfide della qualità dei dati negli ambienti di apprendimento di gruppo.

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Un framework per lo sviluppo etico dell'IA nei sistemi sanitari.

Usare strumenti visivi per migliorare il coinvolgimento della comunità nelle decisioni di bilancio.

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Le spiegazioni dell'AI diventano più chiare con nuovi metodi per aiutare gli utenti a capire.

Esplorare come l'IA può migliorare l'apprendimento, la valutazione e l'equità.

Una panoramica del ruolo della blockchain nei sistemi smart e delle sfide che deve affrontare.

Esaminando la necessità di trasparenza nell'uso dei dati sanitari per la ricerca.

Migliorare la trasparenza dell'IA attraverso il feedback interattivo degli utenti e la teoria del cambiamento delle credenze.

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

Come la specificità delle spiegazioni influisce sulla sicurezza dei passeggeri e sull'ansia nei veicoli autonomi.

MIA-Tuner cerca di affrontare i problemi di privacy nei dati di addestramento dei LLM.

Hyperstroke rivoluziona l'assistenza al disegno concentrandosi sui dettagli delle pennellate.

Le nuove regole si concentrano sulla trasparenza e sulla gestione dell'incertezza nella tecnologia AI.

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Recenti incoerenze nei dati mettono in discussione le affermazioni sulla superconduttività nei materiali ricchi di idrogeno.

Uno studio scopre che il design influisce sulla fiducia e sul comfort degli utenti nel monitoraggio della salute del veicolo.

Un nuovo metodo per creare immagini RGBA in modo facile ed efficace.

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L'impatto ambientale dell'IA ha bisogno di più trasparenza e regolamentazione.

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Una nuova scala aiuta a valutare la trasparenza dei robot per migliorare l'interazione con gli utenti.

Questo articolo parla di questioni etiche nella visione artificiale, concentrandosi su privacy e pregiudizi.

Come l'IA generativa migliora la sicurezza e la conformità nei veicoli a guida autonoma.

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Una guida per promuovere pratiche etiche nella ricerca sul machine learning.

ARTAI si propone di valutare l'impatto sociale dei sistemi di raccomandazione e migliorare la trasparenza.

GdVAE offre spiegazioni chiare per le decisioni del machine learning, aumentando fiducia e responsabilità.

Uno studio rivela i motivi dietro l'uso segreto dell'IA e sottolinea l'importanza della trasparenza.

Sfruttare l'IA per unire le intuizioni umane per affrontare le sfide globali.