Diyi Yang

この記事では、生成AI技術のリスクと利点について考察しています。

言語モデルを調整することで方言や多言語、国際的な視点にどう影響するかを調べる。

新しいインフラがNLPデータセットをつなげて、社会的知性を測るんだ。

AIがデザインをコードに変える能力は、ウェブ開発を変革してるよ。

AI企業は、安全なシステムのために独立した研究をサポートしなきゃならない。

ピアカウンセラーのトレーニングを強化するために言語モデルを使う。

コード言語とその社会における影響を探る。

研究は、LLMが価値に関する質問をどれだけ一貫して扱うかを評価している。

モデルがテキストをどのように覚えるか、その影響についての詳細な研究。

銃の問題についてのオンラインの会話とユーザーのやり取りを調べてる。

ベンチャンネルがユーザーにどんなサポートやコミュニティを提供しているかを見てみよう。

この記事では、AIが偽の画像を検出する能力をテストするために作られたデータセットを紹介します。

DSAは、AIが複雑なスキルを学ぶ方法を変えて、パフォーマンスと多様性を向上させてるよ。

新しい方法が言語モデルを多様なグループの好みに合わせる。