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Uma estrutura pra entender nossa dependência de IA na tomada de decisões.

Esse artigo analisa injeções de prompt e suas implicações para modelos de IA.

Analisando como os modelos de resumo refletem preconceitos nas opiniões políticas.

Esse estudo analisa como os LLMs podem prever os possíveis danos da IA.

Analisando a amplificação de danos em modelos de texto para imagem e seu impacto na sociedade.

Novo framework ajuda modelos generativos a esquecer dados sensíveis sem perder performance.

Este estudo investiga ataques de jailbreak em modelos de linguagem grandes e multimodais.

Investigando riscos de segurança e métodos de detecção para modelos de difusão.

Analisando como o aprendizado de máquina perpetua os preconceitos de gênero e seus efeitos emocionais.

Analisando a relação entre as leis de proteção de dados e as práticas de aprendizado de máquina.

Explorando formas de proteger os dados pessoais num mundo movido pela informação.

Explorando como a fricção pode melhorar a experiência do usuário em IA.

Uma análise das qualidades e desafios das explicações de modelos de linguagem.

Analisando as limitações dos LLMs em entender e reter informações temporais.

Novos métodos de marca d'água melhoram a variedade de texto e a detecção em conteúdo gerado por máquina.

Uma análise de como a atenção é capturada e seu impacto na sociedade.

Esse artigo analisa os perigos do ajuste fino prejudicial em modelos de linguagem.

Novos métodos garantem a segurança dos dados em IA enquanto garantem cálculos eficazes.

Um jeito de tirar habilidades indesejadas de modelos de linguagem enquanto mantém as funções essenciais intactas.

Um novo parâmetro visa medir e mitigar os perigos relacionados à IA.

Uma estrutura pra avaliar os viéses nas recomendações geradas por modelos de linguagem grandes.

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

Este artigo analisa o viés de gênero em modelos de linguagem grandes e propõe métodos de medição.

E avaliando como os preconceitos nos modelos de linguagem afetam aplicações no mundo real.

Novo modelo cria imagens realistas a partir de características de identidade usando aprendizado de máquina.

Explorando as principais características e desafios de desenvolver sistemas de IA confiáveis.

Um estudo sobre técnicas usadas pra contornar medidas de segurança em modelos de linguagem de IA.

Um estudo que mede o viés político em modelos de linguagem grandes através de postura e enquadramento.

Uma olhada mais de perto nos circuitos de características esparsas em modelos de linguagem e suas implicações.

Explorando a importância de um raciocínio compreensível nas previsões de IA.

Uma estrutura pra melhorar a segurança e a confiabilidade de modelos de linguagem grandes.

Explorando o papel da ética na tecnologia de tradução de idiomas.

Analisando como o aprendizado de máquina desaprendido pode expor dados sensíveis.

O benchmark ALERT avalia os riscos de segurança em modelos de linguagem pra melhorar as respostas deles.

Uma nova ferramenta pra deixar as imagens mais seguras e responsáveis.

A pesquisa investiga os preconceitos em modelos de linguagem turcos e seus impactos na sociedade.

Aprende como o Context Steering melhora as respostas dos modelos de linguagem através do uso adaptável do contexto.

Pesquisas recentes desafiam a simplicidade da Tese do Neurônio do Conhecimento em modelos de linguagem.

A pesquisa enfrenta preocupações de privacidade em modelos de linguagem através de métodos inovadores de "desaprender".

Pesquisas mostram que há preconceito nas ferramentas de IA usadas para contratações, com base em raça e gênero.