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学術用語を簡単にする努力は、すべての読者の理解を深めるよ。

この記事では、言語モデルのバイアスとそれを減らすための戦略について考察しています。

新しいツールは、機械学習におけるASL翻訳に焦点を当ててるよ。

この研究では、LLMがバグ報告の要約を人間の評価者とどう比較するかを調べてるんだ。

対抗距離を使ってML分類器のロバスト性を評価する新しい方法。

ARTAIはレコメンダーシステムの社会的影響を評価し、透明性を高めることを目指しているよ。

ビジネスの制限を尊重したターゲットプロモーションで顧客のエンゲージメントを向上させよう。

異常検出における評価指標の重要性に関する研究。

誠実さが言語モデルの信頼性にどう影響するかを検討中。

行動が健康に関する決定や結果にどう影響するかを見てみよう。

新しい指標が、機械翻訳を人間の好みに合わせてより良く評価することを目指してるんだ。

画像とテキストのモデルを改善して、よくあるエラーを減らす方法を学ぼう。

AIが医療の質問にどう答えるかとその効果についての新しい視点。

新しい方法がオートレイターを強化して、翻訳スコアリングをもっと良くする。

LSBが画像翻訳プロセスを効率的に向上させる方法を学ぼう。

トピックごとにテキストをセグメント化する方法と課題についての考察。

エンジニアは、ユニークなシナリオを作るために言語モデルを使って、安全な自動運転車のテストをしてるよ。

テキストから手続き的知識を抽出するLLMsの役割を探る。

研究者たちはAIに現実の行動のための簡単な指示を理解させる方法を教えている。

研究では、LLMが人間の審査員と比べてテキストの質を効果的に評価できるかどうかを調べている。

中国の大規模言語モデルの安全性応答を評価するツール。