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罗格斯大学研究：LLM处理反刻板印象需更多算力

罗格斯大学研究发现，多数大模型处理反刻板印象信息时需消耗更多算力。实验显示，除Claude 3.7外，其余主流模型在违背性别职业偏见时推理代币显著增加，揭示了其内部隐性偏见机制。