「cs.CY」カテゴリーアーカイブ

BCause: Human-AI collaboration to improve hybrid mapping and ideation in argumentation-grounded deliberation

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 国民の審議は、一般の懸念の問題に関する公開された議論のように、しばしば散ら … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.HC, I.2 | コメントする

CounterQuill: Investigating the Potential of Human-AI Collaboration in Online Counterspeech Writing

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 オンラインヘイトスピーチは、ソーシャルメディアプラットフォームでますます普 … 続きを読む →

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Study of the influence of a biased database on the prediction of standard algorithms for selecting the best candidate for an interview

投稿日: 2025年5月6日 作成者: jarxiv

要約 人工知能は採用プロセスのさまざまな段階で、ポジションに最適な候補者を自動的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, stat.AP, stat.ME | コメントする

The use of Artificial Intelligence for Intervention and Assessment in Individuals with ASD

投稿日: 2025年5月6日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、自閉症スペクトラム（ASD）患者の診断、評価、介入のためのツール … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | コメントする

Bye-bye, Bluebook? Automating Legal Procedure with Large Language Models

投稿日: 2025年5月6日 作成者: jarxiv

要約 法律実務では、手続き規則を注意深く守る必要がある。米国では、『ブルーブック … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY | コメントする

Reinforcement Learning and Life Cycle Assessment for a Circular Economy — Towards Progressive Computer Science

投稿日: 2025年5月6日 作成者: jarxiv

要約 本稿の目的は、強化学習の手法を循環型経済におけるライフサイクルアセスメント … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | コメントする

TRIED: Truly Innovative and Effective AI Detection Benchmark, developed by WITNESS

投稿日: 2025年5月2日 作成者: jarxiv

要約 生成的AIと欺cept的な合成メディアの急増は、特に世界的多数派全体で世界 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | コメントする

How Real Are Synthetic Therapy Conversations? Evaluating Fidelity in Prolonged Exposure Dialogues

投稿日: 2025年5月2日 作成者: jarxiv

要約 ヘルスケアにおける合成データの採用の増大は、プライバシーの懸念、現実世界の … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC, I.2.7 | コメントする

Robust Misinformation Detection by Visiting Potential Commonsense Conflict

投稿日: 2025年5月1日 作成者: jarxiv

要約 インターネットテクノロジーの開発により、誤った情報の有病率が増加し、多様な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CY | コメントする

Mapping Trustworthiness in Large Language Models: A Bibliometric Analysis Bridging Theory to Practice

投稿日: 2025年5月1日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）の急速な増殖は、信頼性、透明性、公平性、倫理 … 続きを読む →

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