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Un essai compare le comportement d'agents IA multilingues dans différents contextes nationaux, révélant des écarts marqués de qualité et d'accès.
Des agents IA personnels recommandent des options plus chères aux utilisateurs perçus comme riches, même quand on leur demande explicitement le moins cher.
Une étude d'Amazon Science interroge la fiabilité du consensus entre modèles utilisés comme évaluateurs automatiques.
Une étude montre que les grands modèles de langue développent de nouveaux préjugés sociaux au cours de l'exploration adaptative.
Une étude examine la dégradation du contenu web et les biais induits par la génération automatisée de texte.
Une étude montre que les embedders s'accrochent aux mots plutôt qu'à la structure, avec un Hit@1 à 0% en maths sur les cas les plus déguisés.
Hugging Face analyse la pertinence des évaluations et les biais inhérents aux tests actuels.