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[Paper] DraCo：Draft as CoT 用于 Text-to-Image 预览和稀有概念生成
最近的统一多模态大语言模型（MLLMs）展示了令人印象深刻的能力，结合了链式思考（CoT）推理，以增强文本到-...
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[Paper] 语义软引导：在 LLMs 中进行长上下文推理，无需强化学习
在大型语言模型（LLMs）中，长上下文推理已通过链式思考（CoT）推断展示了其认知能力的提升。训练...
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[Paper] 结构化文档翻译通过格式强化学习
最近关于结构化文本翻译的研究仍局限于句子层面，因为它们难以有效处理复杂的文档级 XML 或 HTML …
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[Paper] 多LLM协作用于药物推荐
随着医疗保健日益转向 AI，以实现可扩展且可信赖的临床决策支持，确保模型推理的可靠性仍然是一个关键挑战。
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[Paper] 套利：通过优势感知的推测实现高效推理
现代大型语言模型通过长链式思考实现了令人印象深刻的推理能力，但它们在推理期间会产生巨大的计算成本。
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[Paper] 事实性与透明性是 RAG 所需的一切！自解释对比证据重新排序
本扩展摘要介绍了自解释对比证据重新排序（Self-Explaining Contrastive Evidence Re-Ranking，简称 CER），这是一种通过事实证据重新构建检索的新方法，by f...
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[Paper] Nex-N1：Agentic 模型通过统一生态系统进行大规模环境构建
大型语言模型（LLMs）从被动响应者向自主代理的演进，需要在学习范式上进行根本性转变——从静态……
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[Paper] LLMs 知识超越文字：基于 Syntax、Metaphor 与 Phonetics 的体裁研究
大型语言模型（LLMs）在各种语言相关任务中展现出显著的潜力，但它们是否捕获了更深层的语言属性，……
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[Paper] CARL: 关键动作聚焦强化学习用于多步智能体
能够通过与环境的多次交互完成复杂任务的Agents已成为一个热门研究方向。然而，在这种…
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【论文】算法思维理论
大型语言模型（LLMs）已被证明在解决复杂推理任务方面非常有效。令人惊讶的是，它们的能力往往可以通过 i...
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[Paper] SkillFactory：Self-Distillation 用于学习认知行为
Reasoning models leveraging long chains of thought 采用多种认知技能，例如对其答案的 verification、backtracking、通过 alternat… 重试。
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[Paper] Stable Signer: 层次化手语生成模型
手语生成（Sign Language Production，SLP）是将复杂的输入文本转换为真实视频的过程。大多数以往的工作集中在 Text2Gloss、Gloss2Pose 等方面，……