OPAL: Asignación optimizada de etiquetado para inferencia asistida
OPAL optimiza el etiquetado para inferencia precisa, logrando intervalos de confianza válidos con menos muestras etiquetadas. Ideal para medicina y ciencias.
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Aprende sobre inferencia estadística uniforme en flujos de gradiente. Teoría de límite central y estimador de covarianza sin inversión de matrices.
Descubre cómo corregir el sesgo en evaluaciones con LLM como juez usando un marco estadístico que mejora la precisión y permite intervalos de confianza.
GLIDE: biblioteca Python que combina anotaciones humanas y predicciones de LLM para evaluar sistemas GenAI y agentes sin sesgo, ahorrando costos de anotación.
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