バイアス に関する最新の記事

さまざまな分野での精度を向上させるために、ソースローカリゼーションのバイアスに対処する。

方言が言語バイアス検出の精度に与える影響を調べる。

研究が、候補者の名前に基づくAIの採用推薦に偏見があることを明らかにした。

不確実な環境における確率的近似の原則と応用を探ってみて。

研究は、民族グループ間のAIアクセスにおける不均衡を強調している。

メンタルヘルス分析とソリューションに使われる言語モデルのバイアスを調べる。

文化的バイアスがAIの画像理解にどう影響するかを調べる。

言語技術におけるバイアスの根源と影響を探る。

研究は、固有値を用いたランダム特徴リッジ回帰の一般化とパフォーマンスを分析している。

学術的なピアレビューの問題点や改善の可能性を考察する。

他のLLMを評価するためのLLMの使用に関する研究とその影響。

この研究は、Twitterのコミュニティノートにおける情報源の役割を分析してるよ。

高度な言語モデルのバイアスを減らすためのテクニックを探る。

大きなビジョン・ランゲージモデルのバイアスを評価する新しいツール。

新しいアプローチでDNA分析のPCR精度が向上したよ。

新しい方法が地域ごとの性別バイアス評価の違いに対処。

新しいフレームワークがラベル付きデータなしでグラフマッチングを強化する。

この記事はトークン化の問題をレビューして、バイアス削減のための解決策を提案してるよ。

バイアス解消における説明可能なAIの役割を調べる。

この記事では、機械学習モデルのトレーニング中にバイアスがどのように発生するかを探っているよ。

FineWebは言語モデルのトレーニングを改善するために15兆トークンを提供してるよ。

研究によると、LLMはネイティブスピーカーを優遇しているため、平等性に関する懸念が高まっている。

この研究は、ベンガル語のモデルにおけるバイアスとその社会的影響を調査してるんだ。

新しい方法が非一様サンプルデータからのパワースペクトル推定を強化します。

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。