この研究は、人種や性別に関連する名前に基づく言語モデルのバイアスを明らかにしている。
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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新しいベンチマークテストがMLLMを誤情報やヘイトスピーチなどのソーシャルメディアタスクで評価してるよ。
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この研究は、マスクをした人の顔認識システムが失敗することを調べて、バイアスを浮き彫りにしてるんだ。
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Redditデータ分析を通じた人間の価値観に関する研究。
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推薦システムが私たちのメディアの選択や体験にどう影響を与えているかを考察中。
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AIモデルを使って都市部の個人モビリティ計画を改善する。
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この研究は、AIが因果グラフを使って新しい心理学の研究アイデアを生成できる方法を示してるよ。
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災害後の回復戦略を理解することは、コミュニティにとってめっちゃ重要だよ。
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言語モデルを調整することで方言や多言語、国際的な視点にどう影響するかを調べる。
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AIが医療、メンテナンス、農業で効率をどう向上させるか探ってみよう。
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MLにおけるバイアスを減らすための戦略、連続的なセンシティブ属性に焦点を当てて。
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テクノロジーがマルチメディア地理位置情報を使って人身売買と戦うのにどう役立つかを探る。
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このモデルは通勤パターンの予測を改善して、より良い都市計画に役立つんだ。
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新しいフレームワークが現実的なテストケースを生成することで、ヘイトスピーチ検出を強化する。
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MemeCraftは、安全に社会的な理由を促進するための面白いミームを作ってるよ。
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虐待的な言語検出とテキストスタイル転送の方法についての深い考察。
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この研究は、UADモデルの違いが医療の公平性に影響を与えていることを明らかにしている。
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基盤モデルの定期的な透明性レポートを作成することは、責任を果たすためにめっちゃ重要だよ。
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研究がEloレーティングシステムが医学生の学習に与える影響を探ってるよ。
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オンライン強化学習におけるアルゴリズムの忠実性が医療試験で果たす重要な役割を探ろう。
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機械学習が表現の自由や公平性に与える影響を調べる。
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AIがテニスの審判の判断に与える影響を調べてる。
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新しいインフラがNLPデータセットをつなげて、社会的知性を測るんだ。
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ViblioがどうやってユーザーがYouTubeみたいなプラットフォームで動画の信頼性を評価するのに役立つか学ぼう。
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この記事は、大規模言語モデルにおける政治的見解の信頼性を検証しています。
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この研究は、データをプールすることで多様なグループ間でモデルの公平性がどう向上するかを調べてるよ。
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AI生成コンテンツがソーシャルメディアのアートコミュニティに与える影響を調査中。
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プライバシー法の文脈でCMPの進化とユーザーの相互作用を検討する。
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四つのアフリカの国々のAIに対する準備状況とローカライズ戦略の必要性を評価する。
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AI開発における多様性とアクセスの影響を調べる。
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この研究は、音声アシスタントを使う多文化ユーザーが直面する課題を調べてるよ。
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RATsAppは学生のSTEMスキルを向上させるための自動フィードバックを提供します。
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dAppの概要、構造、脆弱性、将来の展望について。
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新しいアプローチがグラフの頂点被覆問題に効率的な解決策を提供するよ。
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MMLAにおける公平性と倫理に関する学生の意見についての研究。
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機械学習を使って、早期に中退の危険がある学生を特定する。
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複雑な状況、例えばパンデミックの時に意思決定を改善するためにマルチモデルを使う。
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SyllabusQAはいろいろな自動質問応答のヒントを教育に提供してるよ。
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暗号化とサイバーセキュリティの技術革新の交差点を探る。
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この論文は、経済の混乱の中でデジタルプラットフォームがベネズエラの労働者の収入にどんな影響を与えているかについて話してるよ。
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