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Um olhar sobre o desensino de máquina pra melhorar modelos generativos e seus resultados.

Um novo método combina PPO e MCTS pra melhorar a geração de texto.

A pesquisa destaca métodos de detecção em tempo real para áudios falsos criados por IA.

Explorando melhorias em modelos de linguagem para lidar com textos longos.

Descubra como o Gaussian Splatting transforma texto em modelos 3D realistas.

EFFL busca precisão e justiça iguais entre os clientes no aprendizado federado.

Este artigo analisa o papel dos regularizadores de justiça em algoritmos preditivos.

Este artigo fala sobre vulnerabilidades de contratos inteligentes e uma nova abordagem de programação.

Esse artigo analisa técnicas pra diminuir alucinações em modelos de linguagem pra melhorar a precisão.

Explorando como os modelos de linguagem se recuperam e se adaptam depois de mudanças.

Um novo algoritmo ajuda na justiça a longo prazo na tomada de decisões em aprendizado de máquina.

Uma abordagem formal pra identificar violações de privacidade em algoritmos de computação quântica.

Um novo método de dublagem melhora a sincronização labial pra deixar a experiência do espectador melhor.

Um olhar sobre as preocupações de segurança em torno de grandes modelos de linguagem.

A MetaHate quer combater o discurso de ódio com um conjunto de dados bem completo pra pesquisa.

Pesquisas mostram como a suavidade afeta os ataques adversariais na geração de imagens.

O desaprendizado contrastivo remove de forma eficiente a influência dos dados enquanto preserva o desempenho do modelo.

O GPAvatar cria avatares de cabeça 3D realistas a partir de imagens, melhorando o controle da expressão.

Investigando os riscos de ataques de jailbreak em Modelos de Linguagem Grande.

Aprenda como os princípios FAIR orientam a gestão ética de dados para modelos de IA.

Um novo método garante justiça em aprendizado de máquina usando informações causais incompletas.

Uma análise profunda sobre a confiabilidade da IA e sua importância.

Analisando como os profissionais de ML implementam práticas responsáveis de aprendizado de máquina e os desafios que eles enfrentam.

Um estudo sobre como combinar características de grupo e individuais na processamento de linguagem natural.

Essa pesquisa destaca os desafios de alinhar os resultados dos LLMs com os valores humanos.

Entendendo a importância da auditoria de IA pra um uso justo e responsável da tecnologia.

Examinando os trade-offs na performance de modelos de linguagem de IA e a segurança do usuário.

Analisando preconceitos em modelos preditivos para preços de imóveis usando dados geoespaciais.

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.