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[Paper] ARCADE：用于细粒度阿拉伯方言标注的城市规模语料库
阿拉伯语的特点是拥有丰富的地区方言网络，这些方言在语音和词汇上有显著差异，反映了地理和…
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[Paper] 面向医学的全球大型语言模型
尽管医学技术不断进步，全球医疗资源的分配仍然不均衡。大型语言模型（LL...）
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[Paper] LLM 在多轮交互中的置信度估计
虽然置信度估计是减轻大型语言模型（LLMs）幻觉的一个有前景的方向，但当前研究主要集中在单…
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[Paper] 理性几何：有效数学推理的谱特征
我们提出一种 training‑free 方法，通过对 attention patterns 的 spectral analysis 来检测大型语言模型中的有效数学推理。通过…
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[Paper] 跨司法辖区适配自然语言处理模型：加拿大癌症登记处的试点研究
基于人群的癌症登记依赖病理报告作为其主要诊断来源，但手动抽取工作资源密集，并且导致 …
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[Paper] 用于大语言模型持续适应的 Memory Bank Compression
大型语言模型（LLMs）已成为许多日常应用的主流。然而，随着数据的演变，它们的知识很快就会过时。持续…
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[Paper] 探索大语言模型在主观跨度识别任务上的性能
识别相关文本片段对于自然语言处理（NLP）中的多个下游任务非常重要，因为它有助于模型可解释性。虽然大多数片段识别方法……
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[Paper] TeleDoCTR：面向电信的领域特定与上下文故障排除
Ticket troubleshooting 指的是通过工单系统报告的问题进行分析和解决的过程。在大型组织提供的…
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[Paper] Sigmoid Head 在语言歧义下的质量估计
语言模型（LM）概率并不是可靠的质量评估指标，因为自然语言是模糊的。当多个输出选项都是有效的时，模型的概率……
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[论文] Fast-weight Product Key Memory
现代语言模型中的序列建模层通常在存储容量和计算效率之间面临权衡。虽然 Softmax attention …
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[Paper] Physio-DPO：对齐大型语言模型与蛋白质能量景观以消除结构幻觉
Large Protein Models 已显示出在 generative protein design 方面的强大潜力，但它们经常产生 structural hallucinations，生成序列……
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[Paper] 对降低LLMs中上下文幻觉的概率保证
大型语言模型（LLMs）经常产生上下文幻觉，即生成的内容与提示中明确陈述的信息相矛盾或被忽略。