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研究提出轨迹引导干预 TGS，缓解临床分类虚假特征偏差
论文发现临床笔记中替换单个性别词元可使与性别无关的诊断改变高达 53.5%。作者提出轨迹引导干预（TGS），仅依据模型预测轨迹决定是否纠正及方向，无需反事实数据。在 i2b2 的 16 项临床分类任务上修正 17.7% 错误，仅破坏 1.3% 正确预测。
arXiv NLP14 天前
#模型偏差
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为何 LLM 生成的鹈鹕都长这样？
一篇博客文章探讨大语言模型在生成图像提示词时，为何鹈鹕等动物形象总是呈现特定、重复的怪异风格。文章认为这反映了模型训练数据与生成偏好中的系统性偏差，引发 Hacker News 上关于 AI 生成内容同质化的讨论。
Hacker News – LLM18 天前
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类型化决策模型中标签压倒定义
论文研究 Jev 式类型化决策模型：每个选项带有短标签与书面定义，但模型输出概率更多取决于标签而非定义，作者称之为「选项标签偏置」。删除全部定义准确率几乎不变，而把选项改名为 A、B 可提升 15 个百分点。作者定位问题源于提示渲染方式而非受限决策头，并给出两步测试与四种缓解措施的评估。
arXiv cs.AI28 天前
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