Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

Interpretable Debiasing of Vision-Language Models for Social Fairness

可解释的视觉-语言模型社会公平性偏见消除

Na Min An, Yoonna Jang, Yusuke Hirota, Ryo Hachiuma, Isabelle Augenstein, Hyunjung Shim

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

AI总结 本研究提出DeBiasLens框架，通过稀疏自编码器局部化VLM中的社会属性神经元，以可解释的方式消除模型中的社会偏见，同时保持语义知识。

Comments 25 pages, 30 figures, 13 Tables Accepted to CVPR 2026

Multi-View Encoders for Performance Prediction in LLM-Based Agentic Workflows

多视角编码器在基于大语言模型的代理工作流性能预测中的应用

Patara Trirat, Wonyong Jeong, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文提出Agentic Predictor，通过多视角编码技术与跨领域预训练，实现高效准确的代理工作流性能预测，提升LLM代理系统设计效率。

Comments ICLR 2026, Project Page: https://deepauto-ai.github.io/agentic-predictor/

Paper2Code: Automating Code Generation from Scientific Papers in Machine Learning

Paper2Code: 从科学论文自动生成机器学习代码

Minju Seo, Jinheon Baek, Seongyun Lee, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； LG AI Research（LG人工智能研究所） 纠错

AI总结 Paper2Code通过多代理LLM框架自动生成机器学习论文的高质量代码实现，有效提升代码生成效率和准确性。

Comments ICLR 2026