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Análisis de vulnerabilidades emergentes en modelos de PNL a gran escala, enfocado en riesgos de seguridad y privacidad, y perspectivas sobre el funcionamiento de estos modelos.
Exploración de técnicas para mejorar la comprensión y generación de entidades nombradas en aplicaciones multilingües de PNL, como diálogos orientados a tareas y traducción automática.
Unified-IO: modelo pionero que unifica tareas de visión por computadora, sÃntesis de imágenes, visión-lenguaje y PLN mediante tokenización. Logra amplia unificación homogeneizando entradas/salidas en secuencias de tokens.
Presentación sobre extracción de conocimiento de eventos del mundo abierto con supervisión débil, explorando nuevos paradigmas como Query-and-Extract y auto-entrenamiento con guÃa de gradiente para mejorar la extracción sin anotaciones manuales extensas.
Exploración de la generalización entre tareas en NLP: construcción de NLP Few-shot Gym, introducción de CrossFit y desarrollo de modelos de mezcla de expertos a nivel de tarea para mejorar el aprendizaje de nuevas tareas.
Explorando la importancia de la curiosidad y la comunicación en la IA, y cómo la autoconciencia de los modelos podrÃa mejorar su comprensión del subtexto en las conversaciones cotidianas.
Explorando el potencial de la IA como sistema de apoyo y su impacto en la educación, la comprensión humana y el acceso a la información en lÃnea.
Exploración de la ética en IA: desafÃos continuos, hallazgos sorprendentes y la necesidad de regulaciones cambiantes en un campo en constante evolución.
Explora la importancia de que la IA reconozca sus limitaciones y la subjetividad en su desarrollo, abordando sesgos y el impacto en el futuro laboral.
Explora la importancia de la responsabilidad, regulación y explicabilidad en IA, abordando desafÃos éticos y prácticos en su desarrollo y aplicación en redes sociales.
La IA también es la reinvención de la comunicación: expertos exploran cómo la inteligencia artificial está transformando el periodismo y abordando desafÃos éticos en la comunicación moderna.
Exploring AI's human impact: social science perspectives on public interest, ethical concerns, and the balance between innovation and caution in AI development.
Explora cómo la infusión de conocimientos lingüÃsticos mejora el modelado del lenguaje de señas americano, abordando desafÃos de escasez de datos y generalizabilidad en el reconocimiento de señas.
Exploración de los desafÃos y oportunidades de la IA, su impacto en las industrias y las cualidades humanas que las máquinas aún no pueden replicar.
Charla sobre epidemiologÃa computacional aplicada a la pandemia de COVID-19, abordando modelos basados en agentes, datos de movilidad y monitoreo de desinformación sanitaria.
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