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Pesquisadores estão criando dados de voz sintética pra proteger a privacidade no reconhecimento de voz.

Explorando os desafios e estratégias pra moderar discurso de ódio online.

Um novo modelo tem como objetivo melhorar a justiça em sistemas de recomendação ao mesmo tempo que mantém a precisão.

A CapHuman gera retratos realistas a partir de uma única imagem, mostrando versões diversas de indivíduos.

Explora como os LLMs podem melhorar a detecção de bots enquanto lidam com os riscos que vêm junto.

Este artigo fala sobre práticas seguras para usar IA na orientação jurídica.

Integrar Modelos Fundamentais com Aprendizado Federado traz tanto riscos quanto benefícios.

Um panorama das questões de direitos autorais na IA generativa e seu impacto.

A contaminação de dados em modelos de linguagem gera sérios problemas de confiança para as avaliações.

A pesquisa foca em detectar problemas legais em texto online usando modelos de linguagem.

Esse estudo investiga como os preconceitos em LLMs afetam simulações de interação humana.

Estudo aponta problemas que afetam a justiça nas explicações de IA entre diferentes grupos.

Explore os básicos e a importância dos programas auto-replicantes na computação.

Explorando o papel crucial da anotação de dados no desenvolvimento de IA e seus desafios.

Explorando a importância da intenção em sistemas de inteligência artificial.

Garantir comportamento ético e transparência em agentes inteligentes é crucial pra confiança.

Explorando questões de justiça em machine learning e sistemas federados.

Explorando como modelos de linguagem refletem traços de personalidade na recrutamento.

Esse artigo explora como o aprendizado causal melhora a justiça e a confiabilidade dos sistemas de recomendação.

Um novo método protege a privacidade das decisões em modelos de linguagem enquanto mantém a performance.

Esse estudo analisa os benefícios das respostas personalizadas em modelos de linguagem.

Esse artigo fala sobre as complexidades e os desafios de auditar sistemas de IA pra garantir justiça.

Um novo método pra melhorar o comportamento de modelos de linguagem, reduzindo viés e saídas tóxicas.

Estudo revela que modelos de linguagem têm dificuldade com manipulações simples de texto.

Um novo método pretende reduzir os resultados prejudiciais dos modelos de linguagem de IA.

Um olhar sobre a necessidade de justiça e explicações claras em sistemas de IA.

Examinando o viés de gênero em modelos T2I através do Teste de Estereótipos Pares.

Uma nova abordagem melhora a segurança das imagens em modelos de texto-para-imagem através da otimização de prompts.

Explorando métodos pra melhorar o desempenho em tarefas de programação em modelos de linguagem usando dados.

Um novo método melhora o alinhamento dos LLMs com feedback humano mínimo.

Esse estudo examina os preconceitos em modelos de linguagem mascarados e suas implicações.

Esse estudo analisa a eficácia de modelos multilíngues em seguir instruções em várias línguas europeias.

Um estudo sobre o papel dos Neurônios de Conhecimento Degenerado em melhorar o desempenho de modelos de linguagem.

Um olhar sobre o papel das cabeças de atenção e neurônios em modelos de linguagem.

Estratégias pra reduzir o viés em ML, focando em atributos sensíveis contínuos.

Este artigo analisa o desaprender de máquinas em grandes modelos de linguagem.

Uma nova abordagem usando retrotradução tem como objetivo proteger os modelos de linguagem de comandos prejudiciais.

Estudo revela desafios e avanços na memória de chatbots durante diálogos longos.

Este estudo analisa o viés de gênero em modelos de linguagem grandes em várias línguas.

Explorando como o Design Sensível ao Valor pode melhorar as ferramentas de IA Responsável.