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💬 ACL2025 · 2 篇论文解读

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Anchored Answers: Unravelling Positional Bias in GPT-2's Multiple-Choice Questions

首次从失败案例角度对GPT-2系列在MCQ中的"锚定偏差"（始终选A）进行机械分析，通过Logit Lens定位到MLP中存储"A"偏好的特定值向量，用极简干预（更新值向量）将MCQ准确率平均提升70%+。

Weed Out, Then Harvest: Dual Low-Rank Adaptation is an Effective Noisy Label Detector for Noise-Robust Learning

提出Delora框架，通过引入clean LoRA和noisy LoRA双模块构建噪声标签检测器，将样本选择与模型训练解耦，打破传统"小损失"方法中样本选择与训练互相影响的恶性循环。