本研究提出了一种新颖的编码器-解码器方法，针对人工智能系统中的性别偏见问题。该方法通过模型梯度学习单一性别信息特征神经元，有效去除变换器模型的性别偏见，展现出广泛的应用潜力。

本研究探讨了定向清洁标签中毒攻击的泛化问题，提出了一种新攻击方法，利用模型梯度的方向和幅度，成功率提高了20.95%，优于传统方法。