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Investigando os efeitos de foregrounds polarizados nas medições do CMB.

Este artigo discute métodos para reduzir o viés em conjuntos de dados de imagem e texto de IA.

Aprenda como a ponderação de importância melhora a performance do modelo em meio a mudanças de covariáveis.

Explorando como ter muitas opções pode complicar a tomada de decisão.

Uma investigação sobre a influência de advocacy nas publicações de revistas médicas durante a COVID-19.

Explorando os riscos e implicações da replicação na tecnologia de modelos de difusão visual.

Um estudo revela estereótipos de gênero nas respostas emocionais dos modelos de linguagem em Bangla.

Este estudo revela que os LLMs preferem suas próprias respostas do que o conteúdo escrito por humanos.

Um estudo sobre como estereótipos afetam modelos de linguagem usando o dataset GlobalBias.

Fatores de Bayes ajudam os pesquisadores a avaliar e comparar hipóteses usando evidências baseadas em dados.

Um novo método melhora o aprendizado multitarefa ao agregar alvos e características.

Explorando como técnicas de aprendizado de máquina ajudam a resolver problemas inversos em várias áreas.

Um olhar crítico sobre a diversidade em conjuntos de dados e como melhorá-la.

Um estudo sobre posts multilíngues no Facebook relacionados à Guerra de Israel em Gaza.

BiasAlert melhora a detecção de viés em modelos de linguagem para resultados de IA mais justos.

Esse artigo fala sobre como usar Aprendizado por Reforço pra reduzir viés em tarefas de classificação.

A pesquisa apresenta um modelo pra reduzir o viés em textos gerados por IA.

Analisando a necessidade de diversidade e inclusão no desenvolvimento de IA.

Usar controles externos pode melhorar as estimativas do efeito do tratamento em ensaios clínicos.

Um conjunto de dados robusto para treinar sistemas de IA avançados baseados em chat.

Um novo método melhora a equidade na modelagem de dados de saúde.

Explore vários métodos para estimar a entropia na análise de dados.

Entender como prazos de planejamento mais curtos melhoram a tomada de decisão com informações limitadas.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar a precisão do reconhecimento facial para populações diversas.

Analisando os desafios da justiça na IA para imagens médicas.

Um método pra reduzir o viés em modelos de linguagem fazendo eles esquecerem informações nocivas.

Esse artigo analisa como os tamanhos de gráficos de dispersão afetam a percepção de clusters.

Analisando como os conjuntos de dados de treinamento afetam a justiça da IA no diagnóstico de lesões de pele.

Aprenda como a detecção de anomalias pode reduzir o viés em machine learning.

Um app que destaca o viés de linguagem em artigos de notícias e coleta a opinião dos leitores.

Uma revisão de métodos pra melhorar a inferência causal usando RCTs e RWD.

Avaliar modelos de machine learning pra garantir justiça entre diferentes populações.

Um olhar sobre métodos de avaliação de modelos e sua eficácia.

Analisando o papel da IA na educação, suas vantagens e os preconceitos que ela pode trazer.

Esse projeto tem como objetivo identificar e reduzir o viés em modelos de linguagem em várias línguas europeias.

Aprenda como o missForestPredict melhora o tratamento de dados faltantes nas previsões.

Analisando como a IA impacta a saúde e a importância da equidade.

Analisando o conjunto de dados FairJob pra garantir oportunidades de trabalho iguais pra todo mundo.

Analisando como ferramentas de IA podem reforçar preconceitos na triagem de currículos.

Esse artigo analisa o viés racial em imagens cardíacas baseadas em IA e propõe soluções.