arXiv:2611.10285v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) can generate personalized recommendations without task-specific training, but changing a protected attribute while holding interaction history fixed can alter the semantic content of recommended items. We study fairness control when model weights and full-vocabulary logits are unavailable. We propose Fair- Rec, an item-level decoding framework that uses an offline-calibrated semantic-disparity threshold and controls candidate selection as recommendation lists are generated. A hard variant filters candidates against th
本站保留中文简介与原始文档入口。查阅具体函数、参数和版本行为时，请对照官方原文；基础概念可以先通过下面的站内中文资料学习。
先写标准答案与拒答条件，再记录正确性、格式和失败；附可运行计分例子，避免只挑一张好结果宣布升级。
打开站内手册 →这是一份精选资源导读，依据标题与简介编写。本站没有获取完整正文，因此未提供逐段总结。完整内容请查看原站。
arXiv · 人工智能
保留作者与原始链接，第三方资料的权利属于原作者。
收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
核对原始资料适用范围：尚未标注，请结合原文与实际环境核对
人工核验：尚无核验记录
