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Novo framework melhora a justiça em aplicações de IA médica para análise de lesões de pele.

Melhorando a confiança e a transparência em grandes modelos de linguagem através da IA explicável.

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Analisando como modelos de linguagem podem se recusar a responder pra melhorar a segurança.

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Analisando como a IA aprende preconceitos humanos a partir de impressões faciais.

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A IA mostra potencial pra automatizar o processo de pesquisa científica.

Novo método de defesa reduz significativamente os riscos de saídas prejudiciais em modelos de linguagem.

Investigando o impacto do preconceito de aparência em sistemas de IA.

Um estudo revela um viés racial significativo nas tecnologias de reconhecimento de emoções.

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Analisando os desafios do viés nas respostas de voz e as perspectivas dos usuários.

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Pesquisadores ajustam LLMs pra melhorar a honestidade e confiabilidade nas saídas.

Este artigo analisa métodos para identificar texto gerado por máquina e suas implicações.

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A Pseudo-Rotação de Householder melhora o desempenho e a consistência das respostas dos modelos de linguagem.

A cooperação internacional é essencial para os padrões de segurança da IA.

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Ferramentas de IA na saúde trazem vantagens, mas levantam preocupações sérias sobre segurança.

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Novos métodos melhoram a precisão dos grandes modelos de linguagem.

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Pesquisadores desenvolvem o MergeAlign pra deixar a IA mais segura sem perder a expertise.

Avaliando vulnerabilidades na privacidade do aprendizado federado através de ataques de inferência de atributos.

Avaliando a eficácia dos modelos de linguagem em tarefas de programação com novos benchmarks.

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Definindo regras pra segurança da IA sem cair em truques encompridados.

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