近期一项研究揭示，当语言模型在合成数据上反复训练时，会出现“公平性崩溃”现象，即模型中的社会偏见被不断放大。这种偏见加剧甚至早于传统语言模型性能指标的显著下降，提示合成数据的使用可能悄然加剧偏见问题。研究基于Bias in Bios数据集，通过控制训练实验发现，尽管性能指标尚未明显下降，偏见却已明显恶化，这对利用公开数据继续训练语言模型提出了严重警示。
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该研究强调，随着合成内容逐渐渗透至训练语料库，语言模型中已有的偏见可能通过自我训练的反馈循环不断增强，导致公平性迅速恶化但难以被传统指标及时发现。这对语言模型的安全性和公正性提出了新的挑战，提醒社区需深度关注训练数据的质量与组成。
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本文介绍了一种深度学习框架，用于自动检测、分割和估计木质公用电杆的倾斜角度，以及分类附着的电气警告标志。系统基于修改的检测变换器（DETR）模型，使用由4570张含模糊特征木杆的谷歌街景图像组成的定制数据集训练。该模型在杆和标志检测的平均精度上分别达到90.43%和88.26%，优于传统检测器。扩展模型添加了分割头用于生成实例掩模，成功实现倾斜角度的精确估计，平均误差仅为1.01度。此外，所用定制数据集已公开，作为基准数据供研究使用。
密集图像匹配实现像素级对应，是计算机视觉和摄影测量的基础。面对遥感图像在时间、季节、视角、分辨率及地表状态等方面的差异，直接密集匹配因大幅几何偏移、部分重叠及不可匹配区域而低效且不可靠。该工作将密集匹配重构为先定位匹配区域和仿射变换，再在对齐框架内精细注册。提出LoRetta模型，结合可匹配性感知的仿射定位与引导式密集配准，并构建包含10.3万个对齐对、82.7万个扩增对的全球多时相遥感匹配基准LEVIR-GM。统一评测稀疏、半密以及密集匹配器。LoRetta在LEVIR-GM上AUC达83.3%，超越RoMa v2 1.6个百分点，1和2像素内正确关键点率提升6.5与8.2个百分点，推理速度提升47.8%。通过航天员-卫星及无人机-卫星地理定位实验，验证其可迁移性和复用性。
本文提出了基于冗余调整人工年龄分数（AAS）的AI系统长期持久性框架，将AAS从静态评估指标扩展为周期级的年龄函数，量化结构老化并证明在多次迭代操作中结构年龄保持有界，排除了爆炸性老化。定义了多种渐近持久性状态，并证明在一定条件下AI系统可无限循环运行而不引发无界老化，甚至边际老化消失。该理论为分析长期AI系统持久性提供了结构负担有界而非不可避免退化的形式基础。