Bill Howe

LLMが質問に答えるのを控えるべきタイミングを考えてみる。

小さいAIモデルの効果とコストを大きいモデルと比べて調べる。

新しいベンチマークが歩行者の通路評価を向上させ、より良い都市のアクセシビリティを実現する。

言語モデルが安全性向上のためにどうやって回答を拒否できるかを調べる。

視覚と言語のモデルを使って、都市マッピングの精度とアクセス性を向上させる。

ML-EATは、言語技術におけるバイアスを明らかにするための構造化されたアプローチを提供するよ。

AIが顔の印象から人間っぽいバイアスを学習する様子を調べてる。

合成データとプライバシーの役割についての考察。