Matthew Groh

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Matthew Groh 最新论文

Danry 等人发现大型语言模型生成的欺骗性解释比诚实解释更具说服力，能增强对虚假信息的信念，强调逻辑推理对识别错误信息的重要性。

Kamali 等人通过大规模实验发现人类检测AI生成图像的准确性受场景复杂性、伪影类型、显示时间等因素影响，并提出扩散模型伪影分类法。

Groh 等人比较四种皮肤病图像的 Fitzpatrick 皮肤类型注释方法，发现 ITA-FST 算法不适用于大规模数据集，而人类众包可可靠地增加透明度。

Groh等人比较专家、众包和ITA-FST算法三种皮肤类型标注方法，发现人类众包协议可靠但ITA-FST算法不可靠，建议用动态共识协议提升皮肤科数据集透明度。

Epstein等人将音乐实验室实验复现于AI生成图像场景，发现社会影响既导致不可预测的赢者通吃市场，也催生了更多样化的本地文化趋势，为平台设计者提供启示。

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