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Valentijn Oldenburg
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新研究揭示链接预测公平性指标中隐藏的偏见
本研究重现并扩展了关于链接预测公平性的研究，重点关注人口统计均等之外的暴露偏差。作者证明，一种称为NDKL的排序感知指标可以检测到人口统计均等所忽略的偏差，并且MORAL后处理方法能够以最小的效用损失有效减少这些偏差。研究还评估了这些发现在各种合成设置和公平性指标（包括AWRF）中的稳健性，并提供了一个修正的、可复现的实现。
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新的PEFT方法mHC与LoRA结合可增强Transformer微调
研究人员推出了一种新颖的参数高效微调（PEFT）方法——流形约束超连接（mHC），用于Transformer模型。该方法修改了残差连接，这是其他PEFT技术通常保持不变的组件。虽然mHC本身并不总是优于LoRA，但在1B和7B参数的模型上，mHC与LoRA的组合在语言建模损失和特定任务基准测试中均有所提高。