テクノロジーの倫理 に関する最新の記事

機械学習における影響関数の操作リスクを暴露する。

適応型プログラミング言語をデザインする新しい方法を見つけよう。

この記事では、基盤となる質問応答モデルを評価する際の課題と解決策について話してるよ。

人間の意図にAIをより合わせるために、弱いモデルを使った新しいアプローチ。

効果的な要件エンジニアリングは、AI技術の成功には欠かせないよ。

会話の長さと複雑さを測ってAIの安全性を評価する。

SIGパイプラインは、顔認識システムを倫理的に評価するためのバランスの取れたデータセットを生成するよ。

UserKNNシステムにおける人気バイアスの深掘り。

Falcon 11Bモデルの安全性を向上させる方法。

この研究は、NLPにおける内因性と外因性のバイアス指標の関係を調べてるよ。

この記事ではグラフィカルモデルにおけるバイアスについて取り上げ、公正な分析のための方法を提案しているよ。

AIが研究資金と業務効率に与える影響を調べる。

スコア忘却蒸留とその生成AIへの影響についての考察。

ユーザーのやり取りを記憶するAIコンパニオンの利点と課題を探る。

研究では、AIモデルが人間の感情を構造化されたフレームワークを通じてどのように理解しているかを測定している。

ロールプレイと言語モデルのバイアスの関係を調査中。

研究者たちは、言語モデルのバイアスを分析するためにSTOPデータセットを導入した。

推薦アルゴリズムにおける公正さを促進するための合成データの役割を探る。

機械学習における敵対的脅威と積極的対策のバランスを探る。

この論文は、エンティティマッチングシステムにおけるブロッキング手法の公平性について調査している。

この記事は、テキストから画像へのモデルにおけるデータの悪用を特定することに焦点を当ててるよ。

深層ニューラルネットワークが何を学んでいるのか、そしてそれが既存の知識とどう一致しているのかを明らかにする方法。

大規模言語モデルがコミュニケーションに与える影響と未来を探る。

LLMの信頼性を高めつつ、センシティブな情報を管理するためのフレームワーク。

科学者たちは今、脳の活動を思考やイメージの言葉による説明に変換できるようになったんだ。

新しい方法が言語モデルの人間の好みの理解を向上させる。

新しい方法が言語モデルによって生成されたテキストの検出を改善する。

新しい方法が、大規模言語モデルの記憶リスクを予測してプライバシーを強化するんだ。

研究によると、ASCIIアート技術を使ったオンラインの有害性検出に弱点があるらしい。

この研究は、コンピュータサイエンス以外のさまざまな分野におけるLLMの影響を調べているよ。

新しい方法が視覚データセットから不要なコンテンツを取り除くのを簡単にしてくれる。

この論文は、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション手法における公平性の問題を評価している。

Illustriousは、テキストから素晴らしいアニメ画像を作成するための高度な技術を導入してるよ。

スマートマシンに優しさを教えて、より良いインタラクションを実現する方法を探ってるんだ。

機械学習の専門家の資格についての分析。

AIを活用して、人間の洞察を組み合わせて世界の課題に取り組む。

ロボットが意思決定で責任と報酬をどうバランスとるかを探っているんだ。

新しい方法が誤ラベリングされたサンプルを狙ってモデルの公平性を改善する。

合成顔のリアリズムを高めて、顔認識のパフォーマンスを向上させる。

新しい方法が、機械学習における公平性とパフォーマンスのバランスを計算するより簡単な方法を提供してるよ。