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Debias-SparseGPT是一种针对大型语言模型的偏差感知剪枝方法，能够在保持模型性能和效率的同时，降低如SparseGPT等压缩技术引发的偏差放大效应。
提出EquiSumm，一种基于性别偏见感知的包容性推文摘要生成框架，确保不同性别群体意见的代表性，解决自动摘要中的群体公平性问题。