本文探讨了机器学习模型中的性别偏见和假相关性问题，提出了新的度量标准和去偏见方法。研究指出现有模型在处理偏见时的不足，强调多模态大型语言模型的潜在偏见及其对视觉和文本符号对齐的影响，呼吁进一步研究以提升模型的鲁棒性。

本文探讨了大型语言模型中的偏见问题，提出了基于上下文的偏见指标COBIAS及多种去偏见方法，如DCT和领域偏差校准，旨在提高模型的可靠性和鲁棒性。研究表明，这些方法在减轻偏见的同时，保持了高准确率和良好的迁移能力。

该综述探讨语言模型中的公平与偏见。研究发现GPT-3.5句子嵌入可分为公平与不公平两个子流形，表明模型已形成道德维度；ETHICS数据集用于评估模型道德判断；BERT等模型存在可引导伦理文本生成的“道德方向”；DeepSoftDebias等去偏见方法优于现有技术；德语模型存在概念、种族和性别偏见，可通过正则化减少情感偏见。

本文综述了视觉问答（VQA）领域的研究进展，重点讨论了VQA方法中存在的偏见问题以及评估指标和去偏见方法的发展。同时还分析了VQA中的视觉与语言预训练模型的稳健性，并探讨了未来研究的关键领域。

本文综述了视觉问答（VQA）领域的发展和问题，包括数据集的发展、评估指标、去偏见方法和稳健性。通过实验分析，提出了未来研究的关键领域。为了评估和增强 VQA 的稳健性，已经提出了各种数据集和去偏见方法。