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HR0011ST2025D-03未学习偏见经常提出...
A：社会偏见。统计偏见只有清楚这些偏见如何在社会偏见中表现出来。2。将如何确定偏见？是否有任何特定的指标，工具或数据集将用于定义和衡量偏见？a：由表演者定义这些内容3。对模型的大小或类型是否有任何约束（例如，诸如GPT或较小域特异性模型（如Llama-7b）等大型模型）？A：无约束4。我们是否允许将多种技术（例如模块化附加组件和概念空间分析）组合到混合方法中？A：是5。提议的解决方案是否应该完全新颖，还是可以接受现有方法的适应？a：优选创新的解决方案。如果提出的解决方案是增量的，则必须对解决方案的影响做出强有力的理由6。是否偏爱可以在多个域上推广的方法或用于单个域的高度专业化？A：没有偏好
人工智能时代数据驱动创新中的算法偏见
数据驱动创新 (DDI) 因其在 AI 时代改变创新的潜力而备受关注。数字巨头亚马逊、阿里巴巴、谷歌、苹果和 Facebook 因 DDI 而享有可持续的竞争优势。然而，人们对 DDI 过程中可能存在的算法偏见知之甚少，这些偏见会导致不公正、不公平或有偏见的数据产品开发。因此，这篇客座编辑旨在通过系统的文献综述、主题分析和澳大利亚机器人债务计划的案例研究，探索整个 DDI 过程中算法偏见的来源。研究结果表明，算法偏见有三个主要来源：数据偏见、方法偏见和社会偏见。从理论上讲，我们的研究结果阐明了动态管理能力在解决各种偏见方面的作用。从实践上讲，我们提供了解决算法偏见的指南，重点关注数据、方法和管理能力。
使用天气研究和预测（WRF）型号4.1评估澳大利亚的Cordex ERA5型Narclim2.0区域气候模型。
摘要。了解模拟当前气候的区域气候模型（RCM）的能力，可为模型开发和气候变化评估提供信息。这是Narclim2.0的首次评估，这是由ECMWF重新分析v5（ERA5）驱动的七个天气铸造和研究RCMS的澳大利亚驱动的RCMS，其分辨率为20公里的分辨率为CORDEX-CMIP6 Australasia和Australia和东南澳大利亚的Contrection-Permitter-Permitter-Permitter-Permittit-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-permitts-permitmittits分辨率（4 KM）。对这七个ERA5 RCM（R1 – R7）的表现在模拟平均值以及极端最高和最低温度以及降水量中进行了评估，以针对年度，季节性和每日时间表的观察结果进行评估，并将其与先前一代cordex-CMIP5澳大利亚 - 澳大利亚-Ina-sia-Intera-Interim-Interim-Interim-Interim驱动的RCMS进行比较。ERA5 rcms与ERA-Interim rcms相比，均值和极高的脾气与ERA-Interim rcms的寒冷偏差大大减少，表现最佳的ERE5 RCM显示出较小的平均绝对偏见（ERA5-R5：0.54 K; ERA5-R1：0.81 K：分别为0.81 K），但没有为最低温度带来最低温度的改善。在20公里的决议中，ERA5 RCMS与ERA-Interim RCMS的平均降水和极端降水的改善主要在澳大利亚东南部显而易见，而在澳大利亚北部，强烈的偏见仍然存在。在澳大利亚东南部的对流 - 渗透量表上，ERA5 RCM合奏的平均降水的平均偏差约为79％，而模拟
PPP/PPP-RTK 服务提供商报告
传统 RTK（实时动态）是一种基于 OSR 的方法，需要本地参考站的载波相位和伪距校正（或测量）。它提供几乎瞬时的收敛和厘米级定位精度；然而，它在可扩展性方面存在重大缺陷，因为 RTK 用户需要附近的站点。在 PPP 领域，为了本报告的目的，做了一些区分。PPP 被定义为一种基于 SSR 的方法，只需要校正空间信号误差（轨道、时钟、代码偏差）[1]。传统 PPP 具有可扩展性的巨大优势；然而，它的巨大挑战是收敛时间比 RTK 慢，通常用于估计各个误差贡献的状态，而这对于 RTK 来说不是必需的。PPP 的一个核心特征是估计载波相位测量模糊度。为了将模糊度解为整数，除了上述 PPP 校正（轨道、时钟、代码偏差）之外，PPP 算法还需要卫星载波相位偏差。模糊度解析技术可以实现更高的精度和更快的收敛速度。允许具有相位偏差的 PPP 将被称为 PPP-AR（模糊度解析）。在本报告中，我们还将 Fast-PPP 定义为一种为 PPP 提供本地或区域电离层校正的服务，同样可以实现更快的收敛速度。如果该服务同时提供精确的电离层和对流层校正，允许完全校正大气误差，则将其定义为 PPP-RTK，它提供几乎即时的收敛和厘米级精度，但比 PPP 消耗更多的带宽。
促进边缘化人群在人工智能驱动的心理健康护理中的公平性
算法在不同的人口群体中可能表现不同。例如，如果一个心理健康工具主要基于来自白人中产阶级的数据进行训练，那么它可能无法准确诊断或治疗其他种族人群的疾病（Buolamwini 和 Gebru 2018）。偏见的另一个来源是人工智能工具的设计和开发过程。如果开发团队缺乏多样性或未能考虑不同人群的具体需求，那么最终的工具可能会无意中反映出其创造者的偏见。这可能导致工具对某些群体效率较低甚至有害，加剧心理健康护理中现有的差距（Gebru 等人 2020）。此外，算法本身也会带来偏见。例如，机器学习算法通常会优化准确性或效率而不考虑公平性。因此，它们可能会强化数据中现有的偏见，甚至通过其决策过程产生新的偏见（Hardt 等人 2016）。
通过决策模型桥接新手 - 专家差距 -
最近的研究表明，从人类反馈（RLHF）中学习的教学调整（IT）和加强学习会显着提高大语言模型（LMS）的能力。尽管这些调整方法可以帮助将模范与人类目标保持一致并产生高质量的文本，但对它们的潜在不利影响知之甚少。在这项工作中，我们对IT和RLHF的影响进行了对LMS的做法和推理的影响，重点是三种认知偏见（诱饵效应，确定性效应和信仰偏见），这些偏见都众所周知，这些偏见都会影响人类的决策 - 做出和推理。我们的发现突出了这些偏见在GPT-3，Mistral和T5家族中的各种偏见中的存在。值得注意的是，我们发现在经过指导调节的模型中，Bi-ASE的存在更强，例如Flan-T5，Mistral-Instruct，GPT3.5和GPT4。我们的工作构成了理解教学调整LMS认知偏见的一步，这对于开发更可靠和不可用的语言模型至关重要。1
探索 AI 对社会工作实践的潜在影响
• 根据提供的期刊文章、标准和 NASW 道德规范，检查和解释人工智能对未来社会工作实践的潜在影响。• 确定将人工智能融入您设想的未来社会工作实践中的优点和缺点。• 撰写 2 页的反思论文。在此反思中，分析和预测人工智能可能如何影响您未来的实践。考虑使用人工智能的道德影响、准备策略以及对客户福祉的潜在影响。评估作者在表达观点时的偏见，并反思您自己的偏见。