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FairMedAgent：临床LLM智能体公平性审计中的不稳定基线研究
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AI 综述
该研究提出 Instability Floors 方法，用于分离临床 LLM 智能体公平性审计中的真实偏差与随机噪声。通过对 16 个合成 vignette 重复采样测量，发现默认配置下智能体动作翻转率为 8.7%，六款模型池化基线范围为 2.5%–23.7%。
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10月1日
- arXiv · Computers and Society精选FairMedAgent：临床 LLM 智能体公平性审计中的噪声基线与偏差分离
该研究提出 Instability Floors 方法，用于分离临床 LLM 智能体公平性审计中的真实偏差与随机噪声。通过对 16 个合成 vignette 重复采样测量，发现默认配置下智能体动作翻转率为 8.7%，六款模型池化基线范围为 2.5%–23.7%。
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