该研究提出了一种名为Metric-DST的多样性引导自监督学习策略，旨在解决机器学习中的选择偏差问题。通过引入多样的数据样本，增强模型的鲁棒性，改善模型的公平性。研究表明，Metric-DST在处理选择偏差的生成数据和实际数据集时表现优异。

法国汽车租赁公司Europcar否认在暗网上出售客户个人资料的说法，称数据样本是假的且不可信，可能是由ChatGPT生成的。

本文介绍了一种新的算法，批量主动偏好学习，使用少量数据样本进行奖励函数学习，查询生成时间短。通过实验，结果表明该算法仅需少量计算时间短的查询。算法在学习人类用户喜好的研究中有应用。

该研究探究了忽略离决策边界较远的数据样本对于表示学习、能量优化和边距增长的影响，并提出了奖励分类正确的方法。实证验证证明该方法可以提高性能并解决复杂场景下的问题。

北美MCNA牙科公司遭遇黑客攻击，导致近900万患者个人数据泄露。LockBit勒索软件团伙声称对攻击负责，并公布了从该医疗机构窃取的第一批数据样本。