研究表明，推理大模型在一年内可能面临性能扩展瓶颈，主要受数据限制、泛化能力和研发成本等挑战影响。尽管当前模型仍具潜力，但算力需求增长速度可能减缓，未来扩展将更加困难。

本文提出了FairSP框架，用于在机器学习中实现公平分类。该框架通过少量干净的敏感属性纠正嘈杂数据，并模拟校正后的数据，以确保在敏感属性私密时的公平性。研究探讨了贝叶斯分类器在数据限制下的准确性与公平性之间的折衷，并提出通过采样有影响力的数据来优化训练过程的解决方案。实验结果表明，该方法在公平性和实用性方面表现优异。