University of Toronto（多伦多大学）

LLMs Silently Correct African American English: Auditing and Mitigating Dialect Bias via Activation Steering

大语言模型对非裔美国英语的隐性纠正：通过激活引导来审计和减轻方言偏见

Huan Wu, Ali Emami, Muhammad Furquan Hassan, Osaretin Igbinoba, Osakpolor Idusuyi, Osamede Igbinoba, Faiza Khan Khattak, Laleh Seyyed-Kalantari

机构 * York University（约克大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Connected Minds（连接思维公司） ； Emory University（埃默里大学） ； Wilfrid Laurier University（威尔弗里德·劳里埃大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Guelph（圭尔夫大学） ； Monark Health（莫纳克健康公司） ； CIFAR Solution Network（加拿大高级研究院解决方案网络） 纠错

AI总结 研究发现大语言模型会将非裔美国英语重写为标准美国英语，提出端到端框架审计和减轻偏见，审计用cDGI等方法，减轻偏见用激活引导，该方法比提示更有效，还发布了真实AAE平行语料库。

Gradient-free Riemannian Langevin Sampler

无梯度黎曼朗之万采样器

Ricardo Baptista, Olivier Zahm

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； UGA, Inria, CNRS, Grenoble INP*, LJK（格勒诺布尔大学、法国国家信息与自动化研究所、法国国家科学研究中心、格勒诺布尔国立综合理工学院、数值模拟与知识工程实验室） 纠错

AI总结 研究多模态概率分布采样问题，提出无梯度黎曼朗之万采样器（GRiLS），通过引入黎曼度量改善探索，无需目标密度梯度评估，适用于复杂目标，用相互作用粒子系综估计均值和协方差，实证显示其混合效果优于现有方法。

The Appeal and Reality of Recycling LoRAs with Adaptive Merging

通过自适应合并回收LoRAs的吸引力与现实

Haokun Liu, Gyung Hyun Je, Marco Ciccone, Zhenlin Xu, Prasanth YSS, Colin Raffel

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Mistral AI ； Hugging Face 纠错

AI总结 研究针对回收在模型库中“野生”的LoRAs，通过实证研究多种自适应和非自适应合并方法，发现自适应合并虽能提升性能，但相比用相同数据训练新LoRA优势有限，且合并LoRAs的具体选择重要性不大，还证实了正向迁移的可能性并开源相关资源。

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