CAGE技术由韩国SelectStar公司研发，旨在解决AI安全测试中的文化偏见问题。它通过“语义模具”方法自动生成适应不同文化的红队测试数据，显著提升小语种地区的风险检测能力。CAGE已在多个企业项目中应用，计划于2026年开源，以推动AI全球化部署的安全合规验证。

本研究引入世界观基准，评估大型语言模型的文化包容性，发现多代理系统显著改善观点分布，减轻文化偏见。

本研究提出RusCode基准，旨在解决文本到图像生成模型对非英语文化的偏见。通过评估19个类别的俄罗斯视觉文化要素，提升生成质量并促进对不同文化的理解。

本研究探讨了人工智能在写作中的应用，发现多词语建议能提升非母语人士的创造力，但降低效率。研究还分析了AI对写作质量和用户体验的影响，强调了文化偏见问题，并提出改善策略以促进文化多样性和公平性。

本文探讨了文本到图像生成模型中的文化偏见，并提出通过反事实推理量化偏见的方法。研究了印度社会偏见的IndiBias数据集，评估了多种语言模型的表现，发现大多数模型在交叉群体中存在偏见。此外，介绍了IndicGenBench基准，强调了印度语言的机器翻译和神经信息检索资源的开发，以促进语言多样性和模型的包容性。

本文回顾了视觉-语言模型（VLMs）的应用，探讨了其在文化偏见、训练方法和评估中的表现。研究发现，VLMs在处理文化特定图像时存在西方偏见，并提出了文化意识分数（CAS）作为新评估指标。通过创建适应不同文化的数据集，旨在提高AI系统的文化敏感性，促进全球多样性。

大型语言模型（LLMs）在语言推理和文本生成方面表现优异，但存在不可预测行为和文化偏见等局限性。研究表明，评估和应用LLMs时需谨慎，特别是在低概率情况下。理解这些模型的工作原理及其潜在问题对人工智能的未来发展至关重要。