研究論文

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選択的情報提供型説明は、テキストから画像への個人化における望ましくない埋め込み絡みを効果的に低減できます。

大規模言語モデルにおけるジェンダーバイアスの特定と軽減方法を統合的なフレームワークで提案し、LSDMが他の手法よりも効果的であることを示した。

LLMは人間を上回る説得力を持ち、個人情報の利用が効果的であることを示唆する。

新しいICLフレームワークを提案し、マルチモーダル出力を可能にするビジュアル理解のための統一されたアプローチを示す。

利益を最大化するプロシューマーの行動を調査し、均一価格市場におけるリソース配分の効率的な方法を提案。

新しいハイブリッドワーカー募集フレームワークを提案し、効果的なサービス品質と時間効率を実証する。

ChatGPTやBardなどのチャットボットは、悪意あるペルソナを利用して安全メカニズムを回避される可能性があり、信頼できるペルソナを導入することでこれらの攻撃に対抗できることが示唆されている。

オープンガバメントデータポータルの効果的な評価を目指す統合フレームワークの開発と適用により、ユーザー多様性への対応、コラボレーション促進、およびデータ理解を重視する。

AI生成コンテンツに対する一般の感情は、ソーシャルメディアプラットフォームで重要な役割を果たす。

任意の変更可能な面積単位に対するST予測を行うためのOne4All-STフレームワークが効率的で効果的であることを示す。

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