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研究发现多模态大语言模型在音乐器关联中延续性别偏见
一项发表在arXiv上的新研究通过检查多模态大语言模型（LLMs）与音乐器的关联，调查了其中的性别偏见。研究人员开发了Symphony-Bias数据集，该数据集包含22种乐器的文本、视觉和音频模态，并测试了十种不同的LLM。研究结果表明，92%的模型关联与现有的关于性别化乐器的社会科学研究一致，其中竖琴和鼓在所有模态中表现出特别一致的偏见。研究还观察到，性别偏见在音频中最为微弱，在视觉中较强，在文本中最为明显。
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音乐家在人工智能涉嫌接管YouTube频道后寻求法律建议
一位音乐家在他们的YouTube频道据称被人工智能接管后，正在探索法律途径。这位内容创作者正在寻求关于如何组织并可能收回他们认为被人工智能“窃取”的频道的建议。
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新基准TRAPS评估AI在癌症治疗预测中的应用
研究人员开发了TRAPS，一个用于通路引导的癌症治疗反应建模的新基准。该研究评估了三种具有生物学知识的深度学习架构——BINN、GraphPath和PATH——在来自The Cancer Genome Atlas的五个癌症队列中的表现，共计2,622名患者。结果表明，没有单一架构能在所有预测任务中都表现出色，其中PATH在靶向分子治疗方面表现强劲，BINN在生存预测方面表现强劲，而GraphPath在预测前列腺癌靶向分子治疗方面取得了…