セキュリティAPIを使ってAI生成コードのセキュリティ影響を調べる。
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コンピューターサイエンス - コンピュータと社会
RSSこの記事では、エージェントベースモデルのパラメータを推定する効率的な方法について話してるよ。
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AIへの依存が私たちの理解に与える可能性のある影響を探る。
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多様な人口統計における顔認識を改善する方法を検討中。
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この記事では、LLMが既存のデータから科学的仮説を生成し、洗練させる方法について探ります。
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自動ツールがスマートコントラクトのERC準拠を監査して、セキュリティを向上させるよ。
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人間の監視は、高リスクな分野で安全で倫理的なAIの利用にとってめっちゃ重要だよ。
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個人名の合成は、ドイツの著名な人物に対する世間の感情を反映してるよ。
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哲学者の批判的思考を支える言語モデルの役割を調べる。
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ALERTベンチマークは、言語モデルの安全リスクを評価して、応答を改善するんだ。
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Googleは有権者に選挙情報をどれくらい提供してるの？
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サイバーセキュリティのコースで学生を引き込むためのバーチャルラボの役割を検討中。
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新しい方法は、既存のモデルを変えずにAIの意思決定の公平性を高めるんだ。
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大きな言語モデルとの安全なやり取りのための新しいフレームワーク。
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AIツールは、教師がデザイン学生を評価しサポートする方法を改善する。
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この記事では、開発者がscikit-learnのようなOSSプロジェクトにおける政府の資金提供をどう見ているかを調べているよ。
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研究によると、ツイッターのアルゴリズムが政治的意見やエコーチェンバーにどんな影響を与えるかがわかった。
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IBisはAIデータ利用の著作権のためのブロックチェーンソリューションを提供してるよ。
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学生たちは、倫理的な議論に言語モデルを使うことについて振り返っています。
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パンデミック中にオンライン授業が学生の参加における性別の違いにどう影響したかを調べてる。
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ディープラーニングは、パーソナライズされた学習や高度な評価方法を通じて教育を形作ってるよ。
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この研究は、パンデミック中にニュースメディアがマスク着用に関する考え方をどう形成したかを調べてるんだ。
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ランダム性を導入すると、資源配分の決定において公平性が向上することがあるよ。
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新しい方法が、性能を落とさずに機械学習の公平性を向上させることを目指している。
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開発者はAIシステムがリスクを効果的に管理するために安全であることを証明しなきゃならない。
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都市のバスのアイドリングの影響と解決策を調べる。
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ロボットに権利を与えることが問題な理由を考える。
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言語に依存しない特徴を使ってウィキペディア記事の質を評価する。
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研究は、機械学習の言語表現における公平性の重要性を強調している。
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トリガー警告の役割と効果についての包括的な考察。
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生成AIの開発と利用における法的課題の概要。
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パフォーマンスを犠牲にせずに分類システムの公平性を達成する方法を探ってる。
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ウェブベースのプラットフォームが、コンピュータの学習を向上させるためのテーブルトップ演習を強化するんだ。
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競争のある選挙区を通じて、再区画における公正な代表の必要性を調べる。
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アラブの春の集合的記憶が英語とアラビア語のウィキペディアでどう違うか探ってるんだ。
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この研究は、さまざまなテキストにおける性別や人種に影響を与える言語バイアスを分析してるよ。
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オンラインでの有害なジェンダーステレオタイプを打破するための戦略。
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テクノロジーを活用してタクシーの安全性と法令遵守を向上させるアプローチ。
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この研究は、LLMがプログラミングコードの質問にどう答えるかを評価してるよ。
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歴史データを使ってAIシステムの公平性を確保する新しい方法。
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