テクノロジーの倫理 に関する最新の記事

この研究は、機械生成テキストのウォーターマーク手法と、それに対する除去攻撃に対する効果を調べてるよ。

研究者たちは、無音のビデオに合った音を作ろうとしていて、視聴体験を向上させようとしてるんだ。

DNNのフェアネス向上におけるドロップアウト技術の役割を調べる。

圧縮言語モデルの安全性問題についての考察。

研究が顔の動きを使って内部の口の構造をシミュレートするための生成AIを探求してる。

人間の好みデータによるLLMの脆弱性を分析中。

新しいモデルが合成データを使ってテキストの社会的バイアスを検出する。

テキストと画像を使って動画を生成する新しい方法。

SingFlexは、さまざまな歌声を効率的に作り出すための革新的なソリューションを提供してるよ。

この論文は、言語モデルからの回答の自己一貫性に対する信念に異議を唱えてる。

新しいフレームワークがコンテキスト内学習を制御して、AIモデルの悪用を防ぐんだ。

この研究はモデルがどれだけ多様な文化を表現できてるかを調べてるよ。

研究者たちは、最小限の入力から新しいシーンビューを作成するために4DiMを利用している。

言語モデルのためのウェブデータ収集の障害を調べる。

言語モデルが生成した自由回答における微妙なバイアスを調べる。

AI技術がライブビデオ生成を改善して、よりスムーズで一貫性のある出力を実現してるよ。

規制は、さまざまな分野でAI技術の安全で公正な使用を導いてるよ。

言語モデルにおけるバイアスとその公正性への影響についての考察。

ASTPrompterは、リアルなプロンプトを使って言語モデルから有害な出力を特定するよ。

新しい方法が大規模言語モデルのプライバシー保護を強化してるよ。

新しい方法で画像生成の精度と多様性が向上する。

BiasAlertは、言語モデルのバイアス検出を強化して、より公平なAI出力を実現するよ。

LLMが悪用されないようにする方法を詳しく見てみよう。

人間と生成AIの関係を自然なアナロジーで探ってみるよ。

AIが作った音楽の再現性を評価する新しいツール。

合成データにおけるプライバシーリスクを探って、データ盗作指数を紹介するよ。

この記事では、分類タスクのバイアスを減らすために強化学習を使うことについて話してるよ。

NLGの進展、課題、今後の研究方向の概要。

グラフ学習手法の公平性を評価するためのベンチマークを確立する。

機械学習におけるアイデンティティの忘却を通じてプライバシーの重要性を検討する。

J-CHATは、対話システムを強化するための大規模なオープンソースデータセットを提供しているよ。

テキストプロンプトからの画像生成で安全性を高める新しい方法があるよ。

新しい方法が、少ない写真からの3D人間モデル作成を改善した。

研究がAI生成テキストのバイアスを減らすための枠組みを提案しているよ。

ワークショップは業界のプロが責任あるAIについての理解を深めるのに役立つよ。

研究によると、フレンドリーなプロンプトがAIシステムを誤導することがあるんだって。

高度なチャットベースのAIシステムを訓練するための強力なデータセット。

マイノリティの声をアノテーションプロセスに取り入れるためのフレームワーク。

テキストスタイル転送が意味を保ちながらテキストスタイルをどう変えるか学ぼう。

新しい方法でAIモデルの整合性を強化できるんだ、再トレーニングなしで。