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Estudo revela possíveis vazamentos de informações pessoais por VLMs.

Analisando o papel da IA contestável para justiça e responsabilidade.

Uma nova estrutura melhora o alinhamento dos modelos de linguagem com as preferências dos usuários.

A pesquisa explora como estimar estatísticas respeitando as necessidades de privacidade dos usuários.

Um novo conjunto de dados destaca os preconceitos em modelos de fala baseados em gênero e idade.

Chatbots de IA podem criar falsas memórias, o que levanta preocupações em ambientes legais.

Novos métodos melhoram o reconhecimento facial enquanto lidam com preocupações de privacidade.

Um método pra melhorar a detecção de deepfakes, diminuindo os preconceitos nos dados.

Analisando como os modelos de linguagem lidam com preconceitos sociais em opiniões.

Um novo método reduz os preconceitos em modelos de imagem e texto de forma eficaz.

Um novo método melhora a detecção de prompts prejudiciais em modelos de linguagem.

Uma olhada nas principais diferenças entre IA Explicável e IA Interpretável.

Explorando o desaprender certificado e seu papel na proteção da privacidade dos dados.

Analisando os preconceitos sociais em modelos de linguagem e motores de busca em chinês.

Uma nova abordagem pra melhorar a justiça e a precisão no reconhecimento facial.

Analisando como as identidades sociais afetam os preconceitos em modelos de linguagem.

Estudo revela vulnerabilidades em modelos de IA por causa de ataques de backdoor.

Um novo conjunto de dados busca melhorar a compreensão do viés de gênero na IA.

Analisando como a responsabilidade e o seguro podem mitigar os riscos da IA.

Uma ferramenta ajuda os usuários a confirmar se seus dados foram usados em modelos de aprendizado profundo.

Pesquisas mostram como informações falsas afetam a confiabilidade e precisão dos modelos de linguagem.

Explorando preocupações sobre privacidade ao ajustar modelos de difusão com dados pessoais.

Analisando questões de segurança importantes relacionadas a modelos de linguagem grandes em IA.

Uma nova abordagem de IA promove o pensamento crítico e a criatividade pra reduzir a dependência.

Este artigo examina o viés em sistemas TTI e o papel das embeddings.

Analisando as questões de privacidade ligadas a SDKs de terceiros em aplicativos móveis.

Uma nova abordagem pra aumentar a transparência nas respostas e tomadas de decisão da IA.

A ARTAI tem como objetivo avaliar os impactos sociais dos sistemas de recomendação e aumentar a transparência.

Explorando Ataques de Preferência Reversa e seu impacto na segurança do modelo.

Explorando como dados sintéticos protegem a privacidade enquanto liberam o acesso à pesquisa.

Novos métodos melhoram Modelos de Linguagem Grande através de um processamento de informação mais eficiente.

Examinando os problemas de aumentar modelos de IA além do necessário.

Um novo método pra proteger os direitos individuais contra o uso indevido de imagens em animações.

Equilibrando privacidade e performance em IA com técnicas inovadoras de desaprendizagem.

Este estudo analisa como as pessoas diferenciam rostos reais de rostos gerados por IA.

Analisando os problemas na reportagem de incidentes de IA pra melhorar as práticas e a compreensão.

Técnicas para proteger dados sensíveis em aprendizado de máquina.

Investigando as preocupações de qualidade e segurança do código gerado por IA.

Um estudo revela os motivos por trás do uso secreto de IA e destaca a necessidade de transparência.

Um estudo mostra que empurrões funcionam pra manchetes, mas não pra vídeos deepfake fofinhos.