Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Smirnov, Ivan, Lemmerich, Florian, Strohmaier, Markus |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2020
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2006.07647 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A Comparative Evaluation of Quantification Methods
von: Schumacher, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Schumacher, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2021)
A debiasing technique for place-based algorithmic patrol management
von: Einarsson, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Einarsson, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Toxic comments reduce the activity of volunteer editors on Wikipedia
von: Smirnov, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Smirnov, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Prompt Perturbations Reveal Human-Like Biases in Large Language Model Survey Responses
von: Rupprecht, Jens, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rupprecht, Jens, et al.
Veröffentlicht: (2025)
German General Social Survey Personas: A Survey-Derived Persona Prompt Collection for Population-Aligned LLM Studies
von: Rupprecht, Jens, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rupprecht, Jens, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sleeper Social Bots: a new generation of AI disinformation bots are already a political threat
von: Doshi, Jaiv, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Doshi, Jaiv, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fact-checking information from large language models can decrease headline discernment
von: DeVerna, Matthew R., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: DeVerna, Matthew R., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Linearity-based neural network compression
von: Dobler, Silas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dobler, Silas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why can't Epidemiology be automated (yet)?
von: Bann, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bann, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
What AI evaluations for preventing catastrophic risks can and cannot do
von: Barnett, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Barnett, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AI threats to national security can be countered through an incident regime
von: Ortega, Alejandro
Veröffentlicht: (2025)
von: Ortega, Alejandro
Veröffentlicht: (2025)
Form Without Function: Agent Social Behavior in the Moltbook Network
von: Zerhoudi, Saber, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zerhoudi, Saber, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Where can AI be used? Insights from a deep ontology of work activities
von: Cai, Alice, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cai, Alice, et al.
Veröffentlicht: (2026)
What can large language models do for sustainable food?
von: Thomas, Anna T., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thomas, Anna T., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Persona-driven Simulation of Voting Behavior in the European Parliament with Large Language Models
von: Kreutner, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kreutner, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deceptive AI systems that give explanations are more convincing than honest AI systems and can amplify belief in misinformation
von: Danry, Valdemar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Danry, Valdemar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Embedding Cultural Diversity in Prototype-based Recommender Systems
von: Moradi, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Moradi, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AI tutoring can safely and effectively support students: An exploratory RCT in UK classrooms
von: LearnLM Team, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: LearnLM Team, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Artificial intelligence can persuade people to take political actions
von: Hackenburg, Kobi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hackenburg, Kobi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The US Algorithmic Accountability Act of 2022 vs. The EU Artificial Intelligence Act: What can they learn from each other?
von: Mokander, Jakob, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mokander, Jakob, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Large language models can consistently generate high-quality content for election disinformation operations
von: Williams, Angus R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Williams, Angus R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Turing to Tomorrow: The UK's Approach to AI Regulation
von: Ritchie, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ritchie, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Coming Crisis of Multi-Agent Misalignment: AI Alignment Must Be a Dynamic and Social Process
von: Carichon, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Carichon, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Potential of Answer Classes in Large-scale Written Computer-Science Exams -- Vol. 2
von: Lohr, Dominic, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lohr, Dominic, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Choosing a Model, Shaping a Future: Comparing LLM Perspectives on Sustainability and its Relationship with AI
von: Bush, Annika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bush, Annika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Detailed Study on LLM Biases Concerning Corporate Social Responsibility and Green Supply Chains
von: Ontrup, Greta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ontrup, Greta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AI Sandbagging: Language Models can Strategically Underperform on Evaluations
von: van der Weij, Teun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: van der Weij, Teun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Technological Perspective on Misuse of Available AI
von: Pöhler, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pöhler, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Truth or Tribe: How In-group Favoritism Prioritize Facts in Persona Agents
von: Lei, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lei, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Similarity of Neural Network Models: A Survey of Functional and Representational Measures
von: Klabunde, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Klabunde, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023)
General-purpose AI models can generate actionable knowledge on agroecological crop protection
von: Wyckhuys, Kris A. G.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wyckhuys, Kris A. G.
Veröffentlicht: (2025)
Measuring What Matters -- or What's Convenient?: Robustness of LLM-Based Scoring Systems to Construct-Irrelevant Factors
von: Walsh, Cole, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Walsh, Cole, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Neural network embeddings recover value dimensions from psychometric survey items on par with human data
von: Pellert, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pellert, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Measuring AI R&D Automation
von: Chan, Alan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chan, Alan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Societal AI Research Has Become Less Interdisciplinary
von: Markus, Dror Kris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Markus, Dror Kris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Early Warning Signals Appear Long Before Dropping Out: An Idiographic Approach Grounded in Complex Dynamic Systems Theory
von: Saqr, Mohammed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Saqr, Mohammed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Responsible AI in Business
von: Sandfuchs, Stephan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sandfuchs, Stephan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The ATOM Report: Measuring the Open Language Model Ecosystem
von: Lambert, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lambert, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
"It's not a representation of me": Examining Accent Bias and Digital Exclusion in Synthetic AI Voice Services
von: Michel, Shira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Michel, Shira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ShaRP: Explaining Rankings and Preferences with Shapley Values
von: Pliatsika, Venetia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pliatsika, Venetia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
A Comparative Evaluation of Quantification Methods
von: Schumacher, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2021) -
A debiasing technique for place-based algorithmic patrol management
von: Einarsson, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Toxic comments reduce the activity of volunteer editors on Wikipedia
von: Smirnov, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Prompt Perturbations Reveal Human-Like Biases in Large Language Model Survey Responses
von: Rupprecht, Jens, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
German General Social Survey Personas: A Survey-Derived Persona Prompt Collection for Population-Aligned LLM Studies
von: Rupprecht, Jens, et al.
Veröffentlicht: (2025)