vivo

Bi-directional Bias Attribution: Debiasing Large Language Models without Modifying Prompts

双向偏见归因：无需修改提示的大型语言模型去偏方法

Yujie Lin, Kunquan Li, Yixuan Liao, Xiaoxin Chen, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University, China（厦门大学信息学院） ； vivo AI Lab, China（vivo AI实验室） ； Key Laboratory of Digital Protection and Intelligent Processing of Intangible Cultural Heritage of Fujian and Taiwan (Xiamen University), Ministry of Culture and Tourism, China（福建省和台湾非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室（厦门大学），文化部，中国） 纠错

AI总结 本文提出一种无需微调或修改提示的双向偏见归因方法，通过检测刻板印象词汇并归因神经元偏见，有效减少LLM中的偏见同时保持性能。

HAODiff: Human-Aware One-Step Diffusion via Dual-Prompt Guidance

HAODiff: 人类感知的单步扩散 via 双提示引导

Jue Gong, Tingyu Yang, Jingkai Wang, Zheng Chen, Xing Liu, Hong Gu, Yulun Zhang, Xiaokang Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd（vivo移动通信有限公司） 纠错

AI总结 HAODiff通过双提示引导方法，针对人类运动模糊和通用噪声问题，提升图像修复的鲁棒性和视觉质量。

Comments 9 pages, 8 figures. Accepted at NeurIPS 2025