Isabelle Augenstein

誤解を招く報告は、科学への公衆の理解を歪めて、健康や信頼に影響を与えることがある。

この研究は、ノイズの多い環境におけるAIモデルの信頼性と説明の質を評価しているんだ。

Redditデータ分析を通じた人間の価値観に関する研究。

言語モデルにおけるインスタンスとニューロンアトリビューション手法の比較研究。

言語モデルの学習能力とその応用を探ってみよう。

モデル理解を深めるための説明タイプを評価する統一フレームワーク。

さまざまなトピックにわたってLLMが説得力のあるテキストを作成する方法を評価する。

言語モデルが矛盾する情報をどう扱うかについての研究。

主張のファクトチェックのための自動化システムの成長と重要性を調べる。

新しいフレームワークがAIモデルの自然言語説明を強化して、ユーザーの信頼を育む。