Twitter 最新论文
Rastogi 等人建模认知偏差并提出时间去锚策略，实验证实在AI低置信度错误时该策略能有效改善人机协作决策性能。
Rastogi 等人提出认知偏见的数学模型和去锚定策略，实验证实在AI低置信度且错误时，时间分配策略能有效改善人机协作决策性能。
Yee 等人分析 Twitter 图像裁剪系统的公平性问题，发现系统存在针对深肤色人群和女性的系统性偏见，并提出 argmax 偏差概念，建议移除基于显著性的裁剪以保护用户能动性。
Wallace 等人比较了付费众包与志愿者维护两种数据验证策略，发现冗余数据收集加最终验证和兴趣匹配审查能以更低成本获得更高准确率。
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