#bias-mitigation

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5,280만 토큰 SFT로 중국 정부 서사 채택률을 22%에서 0.9%로 낮췄다.

·2·2026.11.13 16시

Arete-27B가 선전 채택률을 1%로 낮추고 사실성 점수를 2.98로 높였다

·1·2026.11.07 00시

FairStress 벤치마크가 LLM의 소수자 후보 선택 시 정답 포기 빈도가 9.3% 더 높음을 입증했다

·1·2026.10.21 01시

Google Cloud가 LLM 평가자 편향을 감사하는 3단계 방법을 제시했다

·1·2026.10.19 09시

DSO는 RL로 steering 변환을 최적화해 VLM·LLM 편향을 줄인다.

·2026.04.29 09시

LLM 제공자에게 악용 방지와 안전성 문서화를 위한 원칙을 제시했다.

·1·2022.06.02 21시