Articoli più recenti per Etica nella tecnologia

Uno sguardo all'unlearning delle macchine per migliorare i modelli generativi e i loro output.

Un nuovo metodo combina PPO e MCTS per migliorare la generazione di testo.

Le ricerche evidenziano metodi di rilevamento in tempo reale per audio fasullo creato dall'IA.

Esplorare miglioramenti nei modelli linguistici per gestire input di testo lunghi.

Esplora come il Gaussian Splatting trasforma il testo in modelli 3D realistici.

EFFL punta ad avere una precisione del modello e giustizia uguali tra i clienti nell'apprendimento federato.

Questo articolo esamina il ruolo dei regolarizzatori di equità negli algoritmi predittivi.

Questo articolo parla delle vulnerabilità nei contratti smart e di un nuovo approccio alla programmazione.

Questo documento esamina tecniche per ridurre le allucinazioni nei modelli linguistici per una maggiore accuratezza.

Esplorare come i modelli linguistici si riprendono e si adattano dopo i cambiamenti.

Un nuovo algoritmo supporta l'equità a lungo termine nelle decisioni di apprendimento automatico.

Un approccio formale per identificare le violazioni della privacy negli algoritmi di calcolo quantistico.

Un nuovo metodo di doppiaggio migliora il sincronismo labiale per un'esperienza di visione migliore.

Uno sguardo alle preoccupazioni sulla sicurezza legate ai grandi modelli linguistici.

MetaHate punta a combattere l'odio con un dataset completo per la ricerca.

La ricerca mette in evidenza l'impatto della morbidezza sugli attacchi avversariali nella generazione di immagini.

L'unlearning contrastivo rimuove in modo efficiente l'influenza dei dati, mantenendo però le prestazioni del modello.

GPAvatar crea avatar 3D realistici da foto, migliorando il controllo dell'espressione.

Investigare i rischi degli attacchi jailbreak sui Modelli Linguistici Grandi.

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

Un nuovo metodo assicura equità nel machine learning usando informazioni causali incomplete.

Un'immersione profonda nella fiducia nell'AI e nella sua importanza.

Esaminando come i praticanti di ML implementano pratiche di machine learning responsabile e le sfide che devono affrontare.

Uno studio su come combinare tratti di gruppo e individuali nel trattamento del linguaggio naturale.

Questa ricerca evidenzia le sfide nel allineare i risultati dei LLM ai valori umani.

Capire l'importanza della revisione dell'IA per un uso tecnologico equo e responsabile.

Esaminando i compromessi nelle prestazioni dei modelli di linguaggio AI e la sicurezza degli utenti.

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

I ricercatori stanno sviluppando dati vocali sintetici per proteggere la privacy nel riconoscimento vocale.

Esplorare le sfide e le strategie per moderare l'odio online.

Un nuovo modello punta a migliorare l'equità nei sistemi di raccomandazione mantenendo l'accuratezza.

CapHuman genera ritratti realistici da un'unica immagine, mostrando versioni diverse di individui.

Esplora come i LLM possono migliorare il riconoscimento dei bot affrontando i rischi associati.

Questo articolo descrive pratiche sicure per l'uso dell'IA nella consulenza legale.

Integrare i Modelli Fondamentali con l'Apprendimento Federato presenta sia rischi che vantaggi.

Una panoramica delle questioni di copyright nell'IA generativa e il suo impatto.

La contaminazione dei dati nei modelli linguistici crea seri problemi di fiducia per le valutazioni.

La ricerca si concentra sul rilevamento di problemi legali nel testo online usando modelli di linguaggio.

Questo studio esplora come i pregiudizi nei LLM influenzano le simulazioni di interazione umana.

Lo studio mette in evidenza i problemi che influenzano l'equità nelle spiegazioni dell'IA tra diversi gruppi.