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Migliorare l'equità nell'IA coinvolgendo esperti del settore nella generazione dei dati.

Una guida ai metodi di auditing etico per le tecnologie di machine learning.

Un nuovo metodo per valutare quanto i modelli linguistici siano in linea con i valori umani.

Un nuovo approccio al watermarking punta a migliorare la rilevazione e prevenire l'abuso dei modelli linguistici.

Nuovi modelli migliorano il machine learning grazie a interazioni tra caratteristiche più avanzate.

Esaminando l'equità e l'etica di come i modelli linguistici rispondono agli utenti.

Esaminando il legame tra la privacy differenziale locale e l'equità nei sistemi di ML.

Esplorando il legame tra coscienza e intelligenza artificiale tramite ricerche sul cervello.

Questo studio valuta i metodi di misurazione dei bias utilizzando GPT-3.5-Turbo per la rilevazione dell'antisemitismo.

Uno sguardo alle sfide dei bias e alle nuove strategie nel machine learning.

Questo articolo esamina come gli attacchi influenzano la sicurezza dei LLM e la generazione delle risposte.

Questo articolo parla delle manipolazioni e dei difetti nei grafici PD nella giustizia dell'IA.

Questo articolo esplora le vulnerabilità nei modelli di discorso e i modi per migliorare la loro sicurezza.

Un nuovo approccio aumenta la diversità dei prompt per modelli di linguaggio più sicuri.

Questo studio esamina come le misure congiunte valutano l'equità e la rilevanza nei sistemi di raccomandazione.

Un nuovo metodo migliora la qualità dei campioni generati nei modelli di diffusione.

Quest'articolo esamina il ruolo della partecipazione della comunità nello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo per valutare il bias nei modelli di linguaggio punta a risposte AI più eque.

Questo studio valuta l'affidabilità degli strumenti di IA nella pratica legale.

Nuovi metodi affrontano le preoccupazioni sull'originalità nei testi generati dall'IA.

Capire come prende decisioni l'IA è fondamentale per la fiducia e un uso etico.

Esaminare i rischi e l'abuso dei grandi modelli di linguaggio nel cybercrimine.

CV-VAE migliora l'efficienza e la qualità della generazione video nei modelli esistenti.

Un framework che rileva anomalie nei grafi promuovendo un trattamento equo.

Un framework per individuare e ridurre i pregiudizi nei dataset di addestramento.

Approccio innovativo per guidare i modelli di linguaggio grandi usando l'auto-valutazione.

Uno studio su come affinare gli agenti di controllo dei computer per migliorare le prestazioni nei compiti.

Esaminare il ruolo della randomizzazione nella creazione di sistemi di apprendimento automatico equi.

Esaminare come gli LLM trasformano l'accessibilità e l'interazione dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento e la sicurezza dei grandi modelli di linguaggio.

Uno sguardo alle tecniche per insegnare agli agenti a seguire il comportamento degli esperti in modo efficace.

Un nuovo framework per migliorare l'apprendimento degli agenti IA attraverso giochi Atari modificati.

Un nuovo metodo per allineare l'apprendimento automatico con il pensiero umano usando la somiglianza generativa.

Esplora tecniche e sfide per rendere i modelli di intelligenza artificiale più comprensibili.

I sistemi devono tenere in considerazione i valori umani nelle decisioni per risultati giusti.

La ricerca mostra come le demografiche influenzano le opinioni sulla giustizia nella moderazione dei contenuti AI.

Questo documento parla di metodi per garantire equità nell'IA attraverso tecniche di apprendimento auto-supervisionato.

Esaminando come i LLM garantiscono la sicurezza e l'impatto dei jailbreak.

Un kit di strumenti per valutare la sicurezza dei modelli di linguaggio avanzati.

Indagare le vulnerabilità nei metodi di watermarking audio contro minacce reali.