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Anjalie Field
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LLM根据语言风格而非身份认同展现性别偏见
一篇新研究论文《提问方式：LLM中的性别关联语言偏见》（It's How You Ask: Gender-Associated Linguistic Bias in LLMs）发表在arXiv上，该研究揭示了大型语言模型（LLMs）根据语言风格而非明确的性别线索展现偏见。研究发现，使用通常与女性相关的语言特征（如缓和语和附加疑问句）的提示，在四种不同的LLMs、三种文档类型中，会产生更短、不那么成熟、不那么正式的回复。这种偏见深埋在T…
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AI学者应对企业在研究中的主导地位
学术AI研究人员正在应对一个充满挑战的局面，前沿模型的开发已转移到私营公司，限制了他们对尖端工具和数据的访问。Schmidt Sciences AI2050项目等举措提供了一些GPU资金，但访问OpenAI、Anthropic和Google的模型成本高昂，仍然是一个重大障碍。因此，许多研究人员正专注于商业实体可能忽略的问题，例如研究模型在特定人口提示下的行为，或开发用于气候变化建模等非LLM应用的专业AI。