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Um novo framework controla o aprendizado em contexto pra evitar o uso indevido em modelos de IA.

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Pesquisadores usam o 4DiM pra criar novas visões de cena a partir de um input mínimo.

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Analisando preconceitos sutis em respostas abertas geradas por modelos de linguagem.

A tecnologia de IA melhora a geração de vídeo ao vivo, deixando a saída mais suave e consistente.

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ASTPrompter identifica saídas tóxicas de modelos de linguagem usando prompts realistas.

Novos métodos melhoram a proteção de privacidade em modelos de linguagem grandes.

Um novo método melhora a precisão e a diversidade na geração de imagens.

BiasAlert melhora a detecção de viés em modelos de linguagem para resultados de IA mais justos.

Um olhar mais de perto sobre métodos pra garantir que os LLMs não sejam mal utilizados.

Explorando a relação entre humanos e IA Generativa através de uma analogia natural.

Uma nova ferramenta pra avaliar a replicação em música feita por IA.

Explorando os riscos de privacidade em dados sintéticos e apresentando o Índice de Plágio de Dados.

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Estabelecendo um parâmetro pra avaliar a justiça em métodos de aprendizado de grafos.

Analisando a importância da privacidade através do desaprendizado de identidade em machine learning.

O J-CHAT fornece um grande conjunto de dados de código aberto pra melhorar sistemas de diálogo falado.

Um novo método melhora a segurança na geração de imagens a partir de prompts de texto.

Um novo método melhora a modelagem 3D de humanos a partir de fotos mínimas.

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Pesquisas mostram como comandos amistosos podem enganar sistemas de IA.

Um conjunto de dados robusto para treinar sistemas de IA avançados baseados em chat.

Uma estrutura pra incluir vozes minoritárias nos processos de anotação.

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Um novo método aprimora o alinhamento do modelo de IA sem necessidade de retraining.

PUFFLE oferece uma solução para os desafios de privacidade, utilidade e justiça no aprendizado de máquina.

Novo modelo cria de forma eficiente representações realistas de cabeças humanas em 3D.

Este artigo fala como o raciocínio de LLM melhora sistemas de recomendação e apresenta o Rec-SAVER.

Um método pra reduzir o viés em modelos de linguagem fazendo eles esquecerem informações nocivas.

Combinando aprendizado de máquina com raciocínio automatizado para explicações de IA mais claras.

Entendendo técnicas pra driblar segurança em modelos de linguagem.

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