本文研究人类面孔与声音之间的关联，通过在线研究证实人们可以将未见过的面孔与对应的声音相关联，并计算建模了面孔和声音之间的重叠信息。该跨模态表示包含足够的信息来识别匹配的面孔和声音，并与人口属性和视听模式获取的特征相关。

本文研究人类面孔与声音之间的关联，通过在线研究证实人们可以将未见过的面孔与对应的声音相关联，并计算建模了面孔和声音之间的重叠信息。该跨模态表示包含足够的信息来识别匹配的面孔和声音，并与人口属性和视听模式获取的特征相关。

本文研究了大型语言模型在文摘生成中的偏见问题，提出了一种生成具有精细控制的人口属性的输入文档的方法。研究发现，单一文档的内容选择似乎在很大程度上不受偏见的影响，但虚构现象显示出有偏见传播到生成的文摘中的证据。