Foundation Model Transparency Reports
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Bommasani, Rishi, Klyman, Kevin, Longpre, Shayne, Xiong, Betty, Kapoor, Sayash, Maslej, Nestor, Narayanan, Arvind, Liang, Percy |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
The 2024 Foundation Model Transparency Index
von: Bommasani, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bommasani, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The 2025 Foundation Model Transparency Index
von: Wan, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wan, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Societal Impact of Open Foundation Models
von: Kapoor, Sayash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kapoor, Sayash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ecosystem Graphs: The Social Footprint of Foundation Models
von: Bommasani, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bommasani, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Language model developers should report train-test overlap
von: Zhang, Andy K, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Andy K, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Limits of Inference Scaling Through Resampling
von: Stroebl, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stroebl, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Responsible Foundation Model Development Cheatsheet: A Review of Tools & Resources
von: Longpre, Shayne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Longpre, Shayne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards a Science of AI Agent Reliability
von: Rabanser, Stephan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rabanser, Stephan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Promises and pitfalls of artificial intelligence for legal applications
von: Kapoor, Sayash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kapoor, Sayash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Do AI Companies Make Good on Voluntary Commitments to the White House?
von: Wang, Jennifer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jennifer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ecosystem-level Analysis of Deployed Machine Learning Reveals Homogeneous Outcomes
von: Toups, Connor, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Toups, Connor, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Societal Impact of Foundation Models: Advancing Evidence-based AI Policy
von: Bommasani, Rishi
Veröffentlicht: (2025)
von: Bommasani, Rishi
Veröffentlicht: (2025)
AI Agents That Matter
von: Kapoor, Sayash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kapoor, Sayash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AI-Powered Autonomous Weapons Risk Geopolitical Instability and Threaten AI Research
von: Simmons-Edler, Riley, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Simmons-Edler, Riley, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Limits of AI Data Transparency Policy: Three Disclosure Fallacies
von: Shen, Judy Hanwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shen, Judy Hanwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Acceptable Use Policies for Foundation Models
von: Klyman, Kevin
Veröffentlicht: (2024)
von: Klyman, Kevin
Veröffentlicht: (2024)
STREAM (ChemBio): A Standard for Transparently Reporting Evaluations in AI Model Reports
von: McCaslin, Tegan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: McCaslin, Tegan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Algorithmic Monocultures in Hiring
von: Bommasani, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bommasani, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
International AI Safety Report
von: Bengio, Yoshua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bengio, Yoshua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Safe Harbor for AI Evaluation and Red Teaming
von: Longpre, Shayne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Longpre, Shayne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Leaderboard Illusion
von: Singh, Shivalika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Singh, Shivalika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Urban General Intelligence: A Review and Outlook of Urban Foundation Models
von: Zhang, Weijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Weijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transparent AI: The Case for Interpretability and Explainability
von: Ramachandram, Dhanesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ramachandram, Dhanesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Catastrophic Inheritance of Large Foundation Models
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
NeurIPS should lead scientific consensus on AI policy
von: Bommasani, Rishi
Veröffentlicht: (2025)
von: Bommasani, Rishi
Veröffentlicht: (2025)
Training Foundation Models as Data Compression: On Information, Model Weights and Copyright Law
von: Franceschelli, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Franceschelli, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Uncovering Bias in Foundation Models: Impact, Testing, Harm, and Mitigation
von: Sun, Shuzhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Shuzhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Pre-Trained Graph-Based Model for Adaptive Sequencing of Educational Documents
von: Vassoyan, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vassoyan, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AI and Generative AI Transforming Disaster Management: A Survey of Damage Assessment and Response Techniques
von: Raj, Aman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Raj, Aman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OpenCity: Open Spatio-Temporal Foundation Models for Traffic Prediction
von: Li, Zhonghang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhonghang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards AI Transparency and Accountability: A Global Framework for Exchanging Information on AI Systems
von: Buckley, Warren, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Buckley, Warren, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Corrigibility as a Singular Target: A Vision for Inherently Reliable Foundation Models
von: Potham, Ram, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Potham, Ram, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CORE-Bench: Fostering the Credibility of Published Research Through a Computational Reproducibility Agent Benchmark
von: Siegel, Zachary S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Siegel, Zachary S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Amazon Nova Family of Models: Technical Report and Model Card
von: AGI, Amazon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: AGI, Amazon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AI Risk Categorization Decoded (AIR 2024): From Government Regulations to Corporate Policies
von: Zeng, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zeng, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
International Scientific Report on the Safety of Advanced AI (Interim Report)
von: Bengio, Yoshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bengio, Yoshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The ATOM Report: Measuring the Open Language Model Ecosystem
von: Lambert, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lambert, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
New Tools are Needed for Tracking Adherence to AI Model Behavioral Use Clauses
von: McDuff, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: McDuff, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond AlphaEarth: Toward Human-Centered Geospatial Foundation Models via POI-Guided Contrastive Learning
von: Liu, Junyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Junyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine Unlearning Doesn't Do What You Think: Lessons for Generative AI Policy and Research
von: Cooper, A. Feder, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cooper, A. Feder, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
The 2024 Foundation Model Transparency Index
von: Bommasani, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
The 2025 Foundation Model Transparency Index
von: Wan, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
On the Societal Impact of Open Foundation Models
von: Kapoor, Sayash, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Ecosystem Graphs: The Social Footprint of Foundation Models
von: Bommasani, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Language model developers should report train-test overlap
von: Zhang, Andy K, et al.
Veröffentlicht: (2024)