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Diversity
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人工智能偏见挑战多元化、公平和包容性工作
人工智能偏见对致力于多元化、公平和包容性的领导者构成了重大障碍。这种偏见不仅存在于人工智能工具本身，而且还嵌入在整个开发生命周期中。布鲁金斯学会技术创新中心高级研究员Nicol Turner Lee强调了这些担忧。
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新架构通过统计门控改进 SFT 数据采购
研究人员开发了 SFGATE，这是一种以统计为先的门控架构，旨在改进监督微调 (SFT) 数据的采购。该系统将数据获取视为一个成本感知路由问题，跨多样性、效用和冗余评估语料库。SFGATE 以低单位成本实现了 0.90 的准确率和 0.83 的 F1 分数，优于始终验证数据的基线。该系统还包括一个用于模糊案例的裁决辩论机制，揭示了朴素 LLM 裁判的偏见。