University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

Seeing the Goal, Missing the Truth: Human Accountability for AI Bias

看见目标，却错过真相：人类对AI偏见的责任

Sean Cao, Wei Jiang, Hui Xu

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Robert H. Smith School of Business, University of Maryland, College Park（马里兰大学罗伯特·H·史密斯商学院） ； Emory University（埃默里大学） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） 纠错

AI总结 本研究发现，人类设定的目标会影响LLM的行为，导致生成有偏见的指标，但这种偏见并非算法问题，而是源于人类在设计中确保AI测量的统计有效性

Comments 17 pages, 3 figures, 5 tables

All-in-One Conditioning for Text-to-Image Synthesis

文本到图像合成的综合条件化

Hirunima Jayasekara, Chuong Huynh, Yixuan Ren, Christabel Acquaye, Abhinav Shrivastava

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 本文提出基于场景图的零样本条件化机制，通过轻量级语言模型生成视觉条件，提升文本到图像合成的语义一致性和生成多样性。