#memes
本文对模因中仇恨言论检测的视觉-语言模型进行定性分析,评估了它们在零样本和少样本提示下的性能和推理能力。
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Elon Musk在推特上表示,人们因表情包而被送入监狱,这可能指涉网络内容审查问题。
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#memes
本文介绍了 AHA-Memes,这是首个具有细粒度多标签注释的大规模阿拉伯语仇恨迷因基准,包含 5K 条人工注释和约 66K 条银标签迷因,并评测了多种多模态模型在基于文化的仇恨检测中的表现。
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本文介绍了BanglaMemeEvidence,这是一个包含2,917个孟加拉语模因的多模态数据集,这些模因经过注释用于解释性证据检测,并提出了BengaliMemeEvidenceNet,一个混合框架,实现了0.74的F1分数。
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谷歌员工在内部流传表情包,批评AI生成代码的质量,这与CEO桑达尔·皮查伊公开宣称75%的新代码由AI生成形成对比。
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