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Entendendo técnicas pra driblar segurança em modelos de linguagem.

Explorando o uso de marcas d'água pra lidar com questões de copyright em modelos de linguagem.

Um novo conjunto de dados sintético permite detecção precisa de cabeças e modelagem 3D.

Um estudo detalhado sobre como os modelos memorizam texto e suas implicações.

Uma análise de como as pesquisas impactam a pesquisa em IA, valores e engajamento público.

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

Um mergulho profundo na importância de interpretar modelos de PNL.

Analisando os métodos de preparação de dados para o treinamento de modelos.

Uma nova abordagem pra avaliar a confiabilidade dos métodos que explicam a tomada de decisão da IA.

Analisando questões de fairness em algoritmos de detecção de anomalias em imagens faciais.

Explorando o esquecimento de máquinas e seu papel em melhorar a segurança e a privacidade da IA generativa.

Explorando os preconceitos humanos e seu impacto na justiça da IA.

Novos métodos detectam e respondem à memorização em conteúdo gerado por IA.

Explorando princípios para relacionamentos éticos entre as pessoas e seus dados.

Novos métodos enfrentam problemas de cópia em modelos de geração de imagem.

Analisando preconceitos e justiça em grandes modelos de linguagem.

Explorando o papel e os desafios dos LLMs na engenharia do conhecimento.

Estudo revela lacunas na representação de usuários marginalizados do Stable Diffusion.

Um novo modelo pra troca de rostos realista usando técnicas avançadas.

Uma visão geral dos riscos e métodos relacionados à segurança de modelos de linguagem.

Uma olhada no viés e na justiça na tecnologia de visão computacional.

Modelos de linguagem maiores mostram mais vulnerabilidade a comportamentos de dados prejudiciais.

Métodos inovadores para aumentar a justiça em modelos de linguagem grandes.

Analisando os riscos de jailbreak de muitos disparos em modelos de linguagem em italiano.

Ataques de shuffling revelam vulnerabilidades nas avaliações de justiça em IA usando métodos como SHAP.

Esse artigo analisa como diferentes contextos afetam os resultados dos testes de justiça em IA.

Descubra as últimas novidades nos modelos de texto para imagem e como eles estão impactando as coisas.

Apresentando o BMFT: um método pra melhorar a justiça em machine learning sem precisar dos dados de treino originais.

A SAGE-RT cria dados sintéticos pra melhorar as avaliações de segurança de modelos de linguagem.

Um estudo sobre detecção de viés em modelos de PNL e suas implicações.

Esse estudo analisa traços de personalidade de um modelo de linguagem em nove idiomas.

O MIA-Tuner tenta resolver problemas de privacidade nos dados de treinamento de LLM.

Esse estudo analisa como os preconceitos afetam as respostas dos modelos de linguagem e propõe soluções.

Técnicas pra proteger fotos pessoais de uso indevido por modelos generativos.

Explorando como inputs externos moldam as respostas de modelos de linguagem grandes.

O REFINE-LM usa aprendizado por reforço pra reduzir o viés em modelos de linguagem de forma eficaz.

Um novo método melhora o rastreamento de vazamentos de privacidade em grandes modelos de linguagem.

Um olhar crítico sobre o impacto da IA na ciência e na compreensão.

Como a rotulagem de IA afeta a aceitação e percepção dos usuários em veículos.

Analisando o impacto da IA generativa no conhecimento e nas comunidades marginalizadas.