在高风险社会经济环境中部署的机器学习系统经常表现出偏见。该论文将偏见形式化为一个对称破坏操作：如果在保持优点特征不变的情况下交换敏感属性后，分类器的输出保持不变，则该分类器被视为公平。通过基于损失的正则化作为对称恢复机制，在四个具有不同噪声、相关性和偏见水平的合成数据集上进行评估，该框架实现了超过90%的违规减少，准确率损失约为5%。该方法不依赖因果图知识，计算效率高，且适用于任何可定义为比特翻转的敏感属性，适合缺乏本地歧视来源的场景。
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arXiv cs.AI 发布了这条关于 研究论文 的更新：在高风险社会经济环境中部署的机器学习系统经常表现出偏见。该论文将偏见形式化为一个对称破坏操作：如果在保持优点特征不变的情况下交换敏感属性后，分类器的输出保持不变，则该分类器被视为公平。通过基于损失的正则化作为对称恢复机制，在四个具有不同噪声、相关性和偏见水平的合成数据集上进行评估，该框架实现了超过90%的违规减少，准确率损失约为5%。该方法不依赖因果图知识，计算效率高，且适用于任何可定义为比特翻转的敏感属性，适合缺乏本地歧视来源的场景。
该研究提供了一种无需因果图知识、计算轻量且通用的公平性检测和缓解方法，适合现实中缺乏明确定义歧视来源的复杂环境，推动了机器学习公平性的理论与实践发展。
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本文提出了一种名为DiBS的新方法，利用扩散模型指导数独问题的分支选择搜索过程，结合符号求解的完整性与扩散模型的全局引导，显著减少搜索成本，特别是在长尾搜索中表现出优势。
本文提出了SafeGene，一种可复用的安全适配器模块，针对开源大语言模型（LLM）在进行下游微调时安全对齐性减弱导致的安全恢复问题。SafeGene 把安全能力作为独立且可复用的适配器表示，从对齐与降级模型差异中获取安全向量，经过数据感知层选择优化，并通过少样本层级系数重新校准用于各个下游任务中。多模型、多任务实验证明，SafeGene有效减少有害回答率，同时保持任务性能，优于现有安全适配方法。
本论文介绍了PolyFact，一个包含12种语言、10万条基于Wikidata事实的多语种平行问答数据集，旨在研究大型语言模型在非英语语言中的事实表达不一致问题。研究比较了轻量持续预训练、监督微调和基于Group Relative Policy Optimization (GRPO)的强化学习方法，发现在Qwen-2.5-7B和OLMo-2-1124-7B模型上，GRPO在跨语言一致性和对未见语言的泛化能力上均优于其他方法。此外，机制分析表明GRPO通过减弱多层感知机和注意力头中的语言特化，提高了共享的跨语言表示。研究团队将公开代码、模型和数据集。