Preslav Nakov

ニュースの主観性を検出するのは正確な情報のためにめちゃ大事だよね。

言語モデルがフェイクニュースや検出バイアスにどう影響するかを調べる。

ヘルスケアの言語タスクにおけるLLMの課題と機会を探る。

オンラインでヘイトスピーチを監視する際の課題と戦略を探る。

LLMの精度を向上させるための課題や方法について学ぼう。

この研究は、マルチモーダルモデルがテキストと画像を使って偽の主張をどのように扱うかを調べてるよ。

言語モデルの出力の信頼性を評価する方法を紹介します。

この記事では、MITRE ATT&CKを使って攻撃行動を技術に結びつける方法について話してるよ。

人間と機械が書いたコンテンツを見分ける方法を紹介するよ。

複数言語で抽出型質問のためのMCQAデータセットを変換中。

言語モデルが正確な情報を提供するための枠組み。

ミーム分析とその社会的影響についての深い考察。

この研究は、ストーリーテリングを通じて機械の共感を高める方法を調査してるよ。

この記事では、AIの予測における不確実性を測ることの重要性について話してるよ。

新しいデータセットが、モデルがウェブページをHTMLコードに変換する方法を改善したよ。

研究者たちは、さまざまな言語のための言語モデルを改善する方法を開発してるよ。

OpenFactCheckは、言語モデルの出力の正確さを評価するためのフレームワークを提供しているよ。

機械生成されたテキストを効果的に特定するための詳細なアプローチ。

言語モデルのテキスト生成に対する自信を高める方法。

このプロジェクトは、OCR技術を使ってブルガリアの歴史的文書のテキスト修正を強化するよ。

TARTは、専門的なツールと大型言語モデルを使ってテーブル推論タスクを強化するよ。

ソーシャルイベント検出がどう機能するか、そして今日の世界での重要性を学ぼう。

マルチエージェントシステムは、ロボットが一緒に働きながら学んだり適応したりするのを助けるんだ。

MediaGraphMindは、ニュースソースの信頼性とバイアスを効果的に評価するのを助けるよ。

RAGは言語モデルを改善するけど、誤情報攻撃には課題があるんだよね。

研究者たちは、LLMが有害なコンテンツを生成しないようにする新しい方法を提案している。

新しいフレームワークがAI評価でパフォーマンスと同じくらい安全性を重視してるよ。