バイアス に関する最新の記事

研究者たちは言語モデルの信頼性を高めるために命題プローブを使ってるよ。

AIの公正さの必要性とその社会への影響を考える。

このワークショップでは、社会のバイアスを通じてAIにおけるジェンダーステレオタイプを分析するよ。

合成画像生成モデルのバイアスとその社会的影響に関する研究。

PopAlignは、テキストから画像生成のバイアスを減らしつつ、クオリティを維持することを目指してるよ。

機械学習におけるバイアスの課題と解決策を探る。

新しい方法が時間とともに治療効果の推定精度を高める。

プライバシー技術と言語モデルのバイアスの関係を調べる。

OxonFairみたいなツールは、AIの意思決定の公正さを確保するのに役立つよ。

異なる国の名前は、分類器がソーシャルメディアのコンテンツを解釈する方法に影響を与える。

AI言語モデルのバイアスを減らしつつ、正確さを保つためのフレームワーク。

合成データが機械学習モデルとその動作にどう影響するかを探る。

ヘルスケアにおけるファウンデーションモデルの公平性を評価するためのFairMedFMを紹介します。

新しいフレームワークが、ターゲットを絞った介入を通じて、ビジョン・ランゲージモデルのバイアスを分析して減らすことができるんだ。

高度な共分散行列技術を使って遺伝的特性を分析する。

自動化された判断におけるバイアスを減らすためのフェア表現学習の方法を見てみよう。

CMBの測定に対する偏光前景の影響を調査中。

この論文では、AIの画像やテキストデータセットのバイアスを減らす方法について話してるよ。

重要度重み付けが共変量シフトの中でモデルのパフォーマンスをどう高めるかを学ぼう。

選択肢が多すぎると、決断が難しくなるってことを探ってる。

COVID-19中の医療ジャーナルの出版におけるアドボカシーの影響に関する調査。

視覚拡散モデル技術における複製のリスクと影響を探る。

研究がバングラ語モデルの感情反応におけるジェンダーのステレオタイプを明らかにした。

この研究は、LLMが人間が書いたコンテンツよりも自分の出力を好むことを明らかにしてる。

グローバルバイアスデータセットを使ったステレオタイプが言語モデルにどう影響するかの研究。

ベイズ因子は、研究者がデータに基づいた証拠を使って仮説を評価・比較するのに役立つ。

新しい方法が、ターゲットと特徴をまとめることでマルチタスク学習を改善する。

機械学習技術がさまざまな分野で逆問題を解決する手助けをしている方法を探る。

データセットの多様性を批判的に見て、どう改善するか。

イスラエルのガザ戦争に関連する多言語のFacebook投稿に関する研究。

BiasAlertは、言語モデルのバイアス検出を強化して、より公平なAI出力を実現するよ。

この記事では、分類タスクのバイアスを減らすために強化学習を使うことについて話してるよ。

研究がAI生成テキストのバイアスを減らすための枠組みを提案しているよ。

AI開発における多様性と包摂の必要性を考える。

外部コントロールを使うことで、臨床試験の治療効果の推定が向上することがあるよ。

高度なチャットベースのAIシステムを訓練するための強力なデータセット。

新しい方法が医療データモデリングの公平性を向上させる。

データ分析におけるエントロピー推定のためのさまざまな方法を探求してみて。

限られた情報での意思決定がどう短い計画期間で改善されるかを理解する。

新しいデータセットは、多様な人々の顔認識精度を向上させることを目指してるよ。