Abordando o viés na localização de fontes pra melhorar a precisão em várias áreas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Abordando o viés na localização de fontes pra melhorar a precisão em várias áreas.
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Examinando o impacto dos dialetos na precisão da detecção de viés linguístico.
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Estudo revela preconceitos nas recomendações de contratação de IA com base nos nomes dos candidatos.
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Explore os princípios e aplicações da aproximação estocástica em ambientes incertos.
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Um estudo destaca as discrepâncias no acesso à IA entre grupos étnicos.
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Analisando os preconceitos em modelos de linguagem usados para análise e soluções de saúde mental.
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Analisando como o viés cultural afeta a compreensão de imagens pela IA.
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Analisando as raízes e implicações do viés na tecnologia de linguagem.
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Estudo analisa a generalização e o desempenho da regressão ridge com características aleatórias usando autovalores.
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Analisando os problemas e as possíveis melhorias na revisão por pares acadêmica.
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Um estudo sobre como usar LLMs pra avaliar outros LLMs e suas implicações.
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Esse estudo analisa os papéis das fontes nas Notas da Comunidade do Twitter.
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Explorando técnicas pra reduzir preconceitos em modelos de linguagem avançados.
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Uma nova ferramenta pra avaliar os preconceitos em grandes modelos de visão-linguagem.
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Novas abordagens melhoram a precisão do PCR na análise de DNA.
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Novo método aborda diferenças regionais na avaliação de preconceito de gênero.
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Um novo framework melhora a correspondência de grafos sem dados rotulados.
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Este artigo analisa questões de tokenização e propõe soluções para redução de viés.
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Analisando o papel da IA explicável em lidar com viés.
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Esse artigo analisa como o viés se desenvolve durante o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
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A FineWeb oferece 15 trilhões de tokens para melhorar o treinamento de modelos de linguagem.
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Estudo mostra que LLMs favorecem falantes nativos, levantando preocupações de igualdade.
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Este estudo investiga os preconceitos em modelos de linguagem Bangla e seus efeitos sociais.
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Um novo método melhora a estimativa do espectro de potência a partir de dados amostrados de forma não uniforme.
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Pesquisadores usam sondas proposicionais para aumentar a confiabilidade dos modelos de linguagem.
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Examinando a necessidade de justiça na IA e seu impacto na sociedade.
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Esse workshop analisa estereótipos de gênero na IA através da ótica dos preconceitos sociais.
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Um estudo sobre viés em modelos de geração de imagem sintética e seus impactos na sociedade.
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O PopAlign tem como objetivo reduzir o viés na geração de imagens a partir de texto, mantendo a qualidade.
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Explorando os desafios e soluções para o viés em aprendizado de máquina.
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Um método novo melhora a precisão das estimativas de efeito do tratamento ao longo do tempo.
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Analisando a relação entre técnicas de privacidade e preconceitos em modelos de linguagem.
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Ferramentas como a OxonFair ajudam a garantir a justiça nas decisões da IA.
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Nomes de diferentes países influenciam como os classificadores interpretam conteúdo de redes sociais.
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Um modelo pra reduzir viés em IA de linguagem sem perder a precisão.
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Explorando como dados sintéticos moldam modelos de machine learning e seu comportamento.
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Apresentando o FairMedFM pra avaliar a justiça dos modelos de fundação na área da saúde.
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Um novo framework analisa e reduz o viés em modelos de visão-linguagem através de intervenções específicas.
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Analisando traits genéticos com técnicas avançadas de matriz de covariância.
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Uma olhada em métodos pra reduzir o viés em decisões automatizadas usando Aprendizado de Representação Justa.
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