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Um novo framework tem como objetivo garantir equidade nas previsões de GNN.

Analisando os desafios de公平dade em GNNs no meio de mudanças nas distribuições de dados.

Esse artigo analisa o viés geográfico em LLMs e seus impactos na sociedade.

Esse artigo explora o uso de IA pra prever locais de crime e suas implicações.

Esse artigo investiga preconceitos de gênero e raciais em grandes modelos de linguagem e visão.

Essa pesquisa foca em reduzir múltiplos preconceitos em modelos de linguagem de uma vez só.

Um estudo sobre como identificar e reduzir o viés cognitivo em modelos de linguagem grandes.

Um estudo sobre a visão dos alunos a respeito de justiça e ética na MMLA.

Uma olhada em como os modelos podem perpetuar preconceitos e afetar a justiça.

Um novo método para coleta justa de dados em modelagem preditiva.

Analisando métodos pra avaliar a justiça em algoritmos de suporte à decisão clínica.

Um conjunto de dados pra avaliar os preconceitos sociais em modelos de linguagem indianos.

Este artigo fala sobre a justiça robusta e precisa em aprendizado profundo e seus efeitos.

A pesquisa mostra como é importante a justiça nas representações de linguagem em machine learning.

Explorando métodos pra conseguir justiça em sistemas de classificação sem perder performance.

Um novo modelo melhora a fusão de dados e a análise na área da saúde.

Este artigo apresenta o FairGI, uma estrutura para a justiça em redes neurais de grafos.

Um framework pra avaliar a justiça em sistemas de recomendação que são influenciados por atributos dos usuários.

Explorando como a ausência pode ajudar a criar algoritmos melhores e promover equidade.

Novo benchmark avalia a toxicidade em modelos de linguagem grandes em vários idiomas.

Esse artigo fala sobre a importância da justiça nas previsões de aprendizado de máquina.

Examinando a importância da valorização de dados para modelos de linguagem e suas implicações.

Esse artigo fala sobre a importância das práticas de dados pra garantir a justiça no aprendizado de máquina.

Um método prático pra melhorar a justiça nos algoritmos sem perder precisão.

Este artigo examina se os modelos de linguagem têm crenças e seguem normas de coerência.

Destacando a necessidade de justiça em conjuntos de dados de fala sobre saúde mental.

Conjuntos de dados justos são essenciais pra modelos de machine learning sem viés.

Analisando os riscos e as medidas de segurança na adaptação de modelos de linguagem.

Esse artigo investiga o viés de gênero em modelos de linguagem usados para avaliar a depressão.

Esse estudo apresenta um novo método pra identificar as imagens de treinamento chave em visuais gerados por IA.

Explorando técnicas pra reduzir preconceitos em modelos de linguagem avançados.

Um novo método enfrenta ameaças escondidas em grandes modelos de linguagem.

Esse artigo explora a justiça e a estabilidade em modelos de aprendizado de máquina que são afetados por suas previsões.

Este artigo discute métodos para melhorar o alinhamento da IA com várias culturas.

Avaliação de estratégias para gerenciar questões de direitos autorais em modelos de linguagem.

Esse workshop analisa estereótipos de gênero na IA através da ótica dos preconceitos sociais.

Melhorando como as máquinas respondem a perguntas visuais por meio de raciocínio estruturado.

Uma olhada em métodos pra reduzir o viés em decisões automatizadas usando Aprendizado de Representação Justa.

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

FairPFN usa transformadores pra promover justiça nas previsões de aprendizado de máquina.