扩散模型中的信号泄漏偏倚会导致训练和推理不一致，尤其在调整特定风格时明显。研究发现，通过利用信号泄漏偏倚，可以更好地控制生成图像的亮度和风格。通过建模信号泄漏的分布并在初始潜在空间中引入信号泄漏，无需额外训练即可生成更符合预期的图像。

本研究提出了一种名为非平衡传输采样器（NETS）的算法，用于解决传统采样方法的偏倚问题。NETS通过引入学习的漂移项，提高了采样的准确性，并在多个基准测试中表现出色。该方法提高了高维数据的采样效率，且扩散系数可调，便于应用。

本研究提出了一种新方法，通过放松因果充分性假设和利用最新因果发现技术，解决因果推断中未观察混淆变量的问题。实验表明，该方法在不同场景下优于现有方法，并能揭示变量间相互作用，减少偏倚。研究还提出了一个通用框架，提高观察研究的精确性和可解释性。

该研究提出了一种轻量级字符表示的方法，用于编码精细的发音特征，并结合预训练的神经语言模型，以提高基于声学相似性的情境偏倚。实验结果表明，该方法在不同情境偏见列表大小上相对于基线模型提高了4.62％-9.26％的WER。在稀有单词和内部测试集上，相对WER的提高分别为36.80％和23.40％。

本研究通过揭示变量之间的相互作用来减小估计文本因果效应时的非混杂协变量的偏倚，证明该模型优于强基线，为投资者提供决策指南。

该研究提出了一种基于两个偏倚的教师模型的方法，用于解决皮肤疾病诊断中的公平性问题，并提高了模型的准确度和公平性。

本文介绍了一种名为Debiasing Contrastive Learning (DCT)的NLU去偏置方法，通过对比学习缓解编码偏置潜在特征和偏置影响的动态性。实验结果显示，DCT在保持分布内性能的同时，在分布之外的数据集上表现出色，并减少了模型表示中的偏置潜在特征。

通过利用嵌入的语言模型的数学基础，我们的技术使得对输出的严重程度进行可扩展和便捷的控制，同时也允许通过精确的提示工程生成通常不真实的图像。我们还演示了将此操纵用于平衡生成类别频率的构造性应用。

Causal Walk是一种新方法，通过引入因果路径和前门调整来消除多跳事实验证偏差。它使用随机游走的思想估计处理和中介变量之间的因果效应，并利用归一化加权几何平均逼近估计中介变量和结果变量之间的因果效应。

该文介绍了一种基于多层次探测极性语言的词向量模型的文本去极性框架，用于检测和取代媒体报道中的极性语言，实现文本去极性。作者通过对11个话题的99个故事应用该方法，获得高反馈，证明了该方法在有效去极性的同时保留了原始文本的信息。