EMNLP论文：LLM偏见结论随人口群体线索反转

一篇 EMNLP 论文指出，大语言模型的偏见结论会随人口群体线索而反转。研究团队在致谢中提出，新的持续学习方法在平衡稳定性与可塑性时需考虑社会结果，但群体间差异因方法与数据集而异。团队强调人口标签本身是敏感信息，仅供测试使用。Kajaree Das 为第一作者，合作者包括 Oliver Böse、Subarnaduti Paul、Gabriel Storch，论文与代码链接均已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。