為了減少LLM在文獻推薦中的偏見，可以考慮以下幾個策略：首先，優化訓練數據集，確保其多樣性和代表性，涵蓋不同性別、種族和國家的學者及其研究成果。其次，設計更精確的提示語（prompts），以引導LLM在推薦文獻時考慮更廣泛的學術貢獻，而不僅僅是引用次數或發表時間。此外，實施後處理步驟，對LLM的推薦結果進行人工篩選和評估，以確保推薦的文獻在學術價值和多樣性方面的平衡。最後，進行持續的偏見評估，利用統計方法（如卡方檢驗）來檢測和量化推薦結果中的偏見，並根據評估結果進行調整和改進。