MMICL是解决图像与文本交叉多模态提示问题的方法，取得了新的最先进的零样本和少样本性能，并成功缓解了视觉-语言模型中的语言偏差问题。

MMICL是一种解决图像与文本交叉多模态提示问题的方法，无需训练即可适应用户真实应用中的复杂提示。在视觉-语言任务中，MMICL取得了新的最先进的零样本和少样本性能，并成功缓解了语言偏差问题。

MMICL是解决图像与文本交叉多模态提示问题的方法，取得了新的最先进的零样本和少样本性能，并成功缓解了视觉-语言模型中的语言偏差问题。

Multi-EuP是一个多语言基准数据集，由欧洲议会的22K多语言文档组成，涵盖24种语言。该数据集旨在研究多语言信息检索(IR)语境中的公平性，分析排名语境中的语言和人口统计偏差。研究人员报告了Multi-EuP在单语和多语信息检索基准测试方面的有效性，并对由分词策略选择引起的语言偏差进行了初步实验。