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Pesquisas mostram que preconceitos podem se transferir entre idiomas na análise de sentimentos.

Analisando os preconceitos nas embeddings de palavras e propondo um novo método pra reduzi-los.

Analisando como perspectivas diversas melhoram a precisão na rotulagem de conteúdo político.

Novo método reduz viés em aprendizado de máquina sem perder desempenho.

Um novo método melhora as estimativas na pesquisa em saúde ambiental.

Examinando viés em modelos de linguagem e maneiras de reduzir isso.

Aprenda como os pesquisadores melhoram as estimativas de tratamento juntando dados de estudos.

Apresentando o BiasCorr, um método pra melhorar classificadores que lidam com rótulos faltando em dados.

Este artigo fala sobre preconceitos em modelos de visão-linguagem e sugere uma solução para resultados mais justos.

Um estudo sobre como reduzir o vocabulário para modelos de linguagem mais eficientes.

Este estudo investiga a troca entre justiça e privacidade em modelos de linguagem.

Estudo mostra como nomes influenciam preconceitos em sistemas de IA.

Examinando como a especificidade e o afeto mostram o viés na comunicação política.

Novos métodos melhoram modelos de difusão para uma melhor correspondência entre imagem e texto.

Um novo método reduz o viés em modelos de NLP usando agrupamento dinâmico e aprendizado ativo.

A atipicidade impacta bastante a confiabilidade das predições de aprendizado de máquina.

Analisando como a linguagem nas anotações de CPS pode afetar a tomada de decisões e as avaliações de risco.

Um novo método melhora a precisão na coleta de avaliações subjetivas usando comparações pareadas.

Uma nova abordagem enfrenta a questão do viés em sistemas de IA.

Uma nova abordagem enfrenta os preconceitos de linguagem e visão em sistemas de VQA.

O Conceptor mostra como os modelos de difusão criam imagens a partir de texto.

Novo framework mede preconceitos em imagens geradas por computador a partir de comandos de texto.

Analisando a justiça nos sistemas de recomendação e o impacto dos preconceitos.

Um método inovador pra gerenciar os resultados de modelos de linguagem pra garantir justiça e segurança.

Examinando como os modelos de linguagem percebem normas morais em diferentes culturas.

Enfrentando o viés em modelos de IA pra melhorar o atendimento aos pacientes em radiologia.

Estudando como os preconceitos nos dados de treinamento influenciam o comportamento e a performance do modelo.

Ferramentas de IA como o GPT-3 podem melhorar a codificação de dados para cientistas sociais.

Um estudo sobre como o ChatGPT lida com os comandos e aborda o viés nas respostas.

Este estudo investiga os preconceitos em modelos de linguagem usando ajuste de soft-prompt.

Esse estudo analisa como os modelos de sumarização conseguem captar opiniões diversas.

Analisando como os modelos de linguagem de IA refletem preconceitos contra comunidades marginalizadas.

Explorando a performance do RC-FPI em problemas de otimização inconsistentes.

Um novo método revela como as DNNs aprendem bem as características importantes dos dados de treinamento.

Uma nova abordagem pra reduzir o viés em sistemas de reconhecimento de expressões faciais.

O Face0 gera imagens rapidinho com base em texto e rostos específicos.

Analisando a influência do ChatGPT no emprego e os preconceitos nas respostas da IA.

Analisando como os GLMs podem amplificar os preconceitos linguísticos na comunicação do dia a dia.

Um jeito de reduzir o viés nos conjuntos de dados de treino de IA pra resultados mais justos.

Uma visão geral dos benefícios do ChatGPT e considerações éticas na engenharia de software.