AIにおける倫理 に関する最新の記事

新しい技術は、完全に再訓練せずに言語モデルのエラーを修正することを目指してるよ。

トレーニング中に不要な出力を減らして言語モデルを洗練させる方法。

言語モデルの社会的バイアスの変化を時間をかけて調べる。

Mambaのコンテキスト拡張メソッドは、追加のトレーニングなしで長いシーケンスの処理を改善するよ。

AIの説明が分かりやすくて信頼できるようにすることで、ユーザーの信頼を得る。

研究が、安全神経細胞がLLMの安全性と責任を高める役割を果たすことを明らかにしている。

大規模ビジョン・ランゲージモデルでのユーザーエンゲージメントを積極的なコミュニケーションで高める。

低リソース言語翻訳におけるLLMが直面する課題を検討する。

Dyscaが合成データを使ってLVLMのパフォーマンスを評価する新しい方法を紹介したよ。

AIモデルにおけるアンラーニングの課題と影響を調べる。

この記事では、ペルソナがモデルのトレーニング用の合成データ作成をどのように改善できるかについて話しているよ。

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。

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。

最近の研究では、言語モデルの認知能力が人間と比べてどうなのかを掘り下げている。

障害のある人向けに、アクセスしやすく説明可能なAIに注目して。

この研究は、LLMが自分の知識をどう評価して、エラーのリスクをどう考えてるかを調べてるよ。

認知エルゴノミクスと言語モデルを組み合わせてユーザー体験を向上させる。

ラショウモン効果は、機械学習における複数の効果的なモデルを明らかにする。

新しいベンチマークがAIの安全リスクを効果的に評価することを目指してる。

この論文は、言語モデルの出力の信頼性を向上させることに焦点を当てている。

新しい尺度が、説明可能なAIシステムにおけるユーザー体験を測るのに役立つんだ。

新しいフレームワークが皮膚病変分析の医療AIアプリケーションの公平性を改善する。

説明可能なAIを通じて大規模言語モデルの信頼性と透明性を向上させる。

異常検知が機械学習のバイアスを減らす方法を学ぼう。

言語モデルが安全性向上のためにどうやって回答を拒否できるかを調べる。

大規模言語モデルを効果的に評価するためのさまざまなフレームワークや方法を探ってみて。

AIが顔の印象から人間っぽいバイアスを学習する様子を調べてる。

機械生成されたテキストを効果的に特定するための詳細なアプローチ。

AIは科学研究プロセスの自動化に期待できるよ。

新しい防御法が言語モデルの有害な出力リスクを大幅に減らす。

AIシステムにおける見た目バイアスの影響を調査中。

研究が感情認識技術における大きな人種バイアスを明らかにした。

パフォーマンスを落とさずに高性能モデルを効率的に圧縮する革新的なアプローチ。

音声応答やユーザーの視点におけるバイアスの課題を考察する。

この記事では、公平な結果のためにAIのバイアスを特定して管理する方法を探ります。

ソフトウェア開発における要件定義プロセスをAIがどう強化するかを探る。

この研究は、LLMが詐欺や暴力的な言語に対処する能力を評価してるよ。

研究者たちは、LLMを微調整して、出力の正直さと信頼性を向上させてるんだ。

この記事では、機械生成されたテキストを特定する方法とその影響について考察しているよ。

人間の感情を認識して反応する機械を倫理的に教えること。