Des chercheurs de l'University of Missouri testent une intelligence artificielle qui analyse des images 3D de la peau afin de repérer le mélanome plus rapidement et d'aider à prioriser les cas à traiter.
Photo de Joshua van der Schyff, Unsplash
Une étude montre que l'entraînement standard empêche certains modèles de langage de garder les valeurs intermédiaires nécessaires pour multiplier deux nombres à quatre chiffres. Une méthode appelée ICoT permet au modèle d'atteindre 100 % et de mémoriser ces étapes.
Une étude de la Yale School of Management montre qu’une IA générative qui apprend pourquoi certains titres attirent les lecteurs produit des titres plus engageants et plus fiables. Les chercheurs utilisent des hypothèses testées sur des données A/B.
Des chercheurs ont montré qu'une IA, entraînée à partir du comportement humain, peut apprendre des différences de valeurs entre groupes culturels. L'étude utilise le jeu Overcooked et un second test sur le partage d'argent.
Des groupes et chercheurs au Pérou et en Argentine utilisent l'intelligence artificielle pour élargir l'accès à l'information sur la santé sexuelle et reproductive, en réduisant les barrières de langue, de stigmatisation et de disponibilité des services.
Une recherche de l'Université du Texas à Austin montre que de nombreux biais d'IA viennent de l'incapacité des modèles à représenter des situations réelles complexes. Les auteurs recommandent d'ouvrir les boîtes noires et d'impliquer des acteurs divers.
Des chercheurs de Johns Hopkins ont créé une IA qui observe les gestes de suture et envoie un retour personnalisé. Une étude avec 12 étudiants montre que les étudiants expérimentés progressent plus vite avec ce coaching. L'équipe veut rendre l'outil utilisable à domicile.
Des chercheurs de l'Université de Zurich montrent que les grands modèles de langage changent leur évaluation d'un texte si l'on précise qui l'a écrit. L'étude révèle un biais marqué, notamment anti‑chinois, et demande plus de transparence.
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