Uma estrutura pra incluir vozes minoritárias nos processos de anotação.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Descubra como a Transferência de Estilo de Texto muda o estilo do texto mantendo o significado.
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Um novo método aprimora o alinhamento do modelo de IA sem necessidade de retraining.
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PUFFLE oferece uma solução para os desafios de privacidade, utilidade e justiça no aprendizado de máquina.
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Novo modelo cria de forma eficiente representações realistas de cabeças humanas em 3D.
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Este artigo fala como o raciocínio de LLM melhora sistemas de recomendação e apresenta o Rec-SAVER.
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Um método pra reduzir o viés em modelos de linguagem fazendo eles esquecerem informações nocivas.
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Combinando aprendizado de máquina com raciocínio automatizado para explicações de IA mais claras.
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Entendendo técnicas pra driblar segurança em modelos de linguagem.
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Explorando o uso de marcas d'água pra lidar com questões de copyright em modelos de linguagem.
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Um novo conjunto de dados sintético permite detecção precisa de cabeças e modelagem 3D.
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Um estudo detalhado sobre como os modelos memorizam texto e suas implicações.
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Uma análise de como as pesquisas impactam a pesquisa em IA, valores e engajamento público.
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Esse projeto tem como objetivo identificar e reduzir o viés em modelos de linguagem em várias línguas europeias.
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Um mergulho profundo na importância de interpretar modelos de PNL.
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Analisando os métodos de preparação de dados para o treinamento de modelos.
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Uma nova abordagem pra avaliar a confiabilidade dos métodos que explicam a tomada de decisão da IA.
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Analisando questões de fairness em algoritmos de detecção de anomalias em imagens faciais.
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Explorando o esquecimento de máquinas e seu papel em melhorar a segurança e a privacidade da IA generativa.
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Explorando os preconceitos humanos e seu impacto na justiça da IA.
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Novos métodos detectam e respondem à memorização em conteúdo gerado por IA.
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Explorando princípios para relacionamentos éticos entre as pessoas e seus dados.
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Novos métodos enfrentam problemas de cópia em modelos de geração de imagem.
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Analisando preconceitos e justiça em grandes modelos de linguagem.
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Explorando o papel e os desafios dos LLMs na engenharia do conhecimento.
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Estudo revela lacunas na representação de usuários marginalizados do Stable Diffusion.
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Um novo modelo pra troca de rostos realista usando técnicas avançadas.
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Uma visão geral dos riscos e métodos relacionados à segurança de modelos de linguagem.
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Uma olhada no viés e na justiça na tecnologia de visão computacional.
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Modelos de linguagem maiores mostram mais vulnerabilidade a comportamentos de dados prejudiciais.
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Métodos inovadores para aumentar a justiça em modelos de linguagem grandes.
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Analisando os riscos de jailbreak de muitos disparos em modelos de linguagem em italiano.
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Ataques de shuffling revelam vulnerabilidades nas avaliações de justiça em IA usando métodos como SHAP.
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Esse artigo analisa como diferentes contextos afetam os resultados dos testes de justiça em IA.
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Descubra as últimas novidades nos modelos de texto para imagem e como eles estão impactando as coisas.
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Apresentando o BMFT: um método pra melhorar a justiça em machine learning sem precisar dos dados de treino originais.
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A SAGE-RT cria dados sintéticos pra melhorar as avaliações de segurança de modelos de linguagem.
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Um estudo sobre detecção de viés em modelos de PNL e suas implicações.
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Esse estudo analisa traços de personalidade de um modelo de linguagem em nove idiomas.
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O MIA-Tuner tenta resolver problemas de privacidade nos dados de treinamento de LLM.
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