Kun Zhang

Métodos para minimizar o viés em modelos de linguagem grandes para resultados mais justos.

Esse artigo apresenta um método pra testar a independência em dados categorizados.

Uma nova abordagem pra garantir justiça no diagnóstico cognitivo usando informações sensíveis.

Analisando como a justiça em aprendizado de máquina pode evoluir ao longo das decisões e do tempo.

Pesquisadores aprimoram GNNs para melhor compreensão de estruturas de grafos complexas.

Uma nova estrutura que melhora o desempenho de MLP na classificação de gráficos usando conhecimento de GNN.

Esse estudo propõe um esquema pra entender conceitos ocultos em dados complexos.

EQuAD melhora o desempenho do modelo em gráficos que enfrentam distribuições de dados que mudam.

Um modelo que melhora as previsões de problemas de saúde críticos pra um atendimento melhor aos pacientes.

Um novo método melhora a precisão da descoberta causal usando seleção automática de kernel.

Um estudo sobre como identificar relações causais em meio a variáveis ocultas e erros de medição.

Esse artigo fala sobre aprendizado contínuo de relações causais sem perder o conhecimento anterior.

Estudos recentes mostram que subtrair fótons pode melhorar a pureza dos estados gaussianos.

Uma nova forma de entender as relações variáveis em ambientes em mudança.

Aprenda as táticas de como compartilhar informações em negociações.

Um novo método pra otimizar a busca de hiperparâmetros e gerenciar custos no treinamento de IA.

Descubra como a descoberta causal ajuda a gente a conectar diferentes fatores em várias áreas.