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[Paper] ReaSeq：通过推理释放世界知识用于序列建模
工业推荐系统在日志驱动范式下面临两个根本性的限制：(1) 基于ID的项目表示的知识贫乏导致……
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[Paper] SpidR-Adapt：用于少样本适应的通用语音表示模型
人类婴儿仅通过几百小时的语言输入，就能掌握新语言的基本单元，这凸显了与 da... 相比的显著效率差距。
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[Paper] ClarifyMT-Bench：对话大型语言模型的多轮澄清基准测试与改进
大型语言模型（LLMs）正日益被部署为开放域、多轮对话环境中的对话助理，用户常常提供不完整或……
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[Paper] 超越上下文：大型语言模型未能把握用户意图
当前大型语言模型（LLMs）安全方法侧重于显式有害内容，却忽视了一个关键漏洞：无法理解……
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[Paper] 让大语言模型成为高效稠密检索器
最近的研究表明，直接微调大型语言模型（LLMs）用于密集检索可以获得强大的性能，但它们庞大的参数数量……
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[Paper] MoE-DiffuSeq：使用 Sparse Attention 和 Mixture of Experts 提升长文档 Diffusion Models
我们提出 MoE-DiffuSeq，这是一种基于 mixture of experts 的框架，用于增强 diffusion 模型在长文档生成中的能力。现有的基于 diffusion 的文本生成…
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[Paper] Cube Bench：MLLMs空间视觉推理基准
我们引入了 Cube Bench，一个用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在空间和序列推理方面的 Rubik's‑cube 基准。该基准...
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[Paper] 自动化立体定向放射外科计划使用人机交互推理的大型语言模型代理
立体定向放射外科 (SRS) 需要在关键结构周围进行精确的剂量塑形，但由于黑箱 AI 系统的不透明性，其临床采纳受到限制……
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[Paper] LLMs 能预测自己的失败吗？通过内部电路实现自我意识
大型语言模型（LLMs）生成流畅且复杂的输出，但往往无法识别自己的错误和幻觉。现有方法通常……
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[Paper] 通过 KL 引导层选择对混合注意力模型进行蒸馏
将预训练的 softmax attention Transformers 蒸馏为更高效的混合架构，在其中交替使用 softmax 和 linear attention 层，是一种有前景的……
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[Paper] Step-DeepResearch 技术报告
随着大型语言模型（LLMs）向自主代理转变，Deep Research 已成为一个关键指标。然而，现有的学术基准如 BrowseComp 往往未能满足 …
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[Paper] 大脑中的相干性在可分离的时间尺度上展开
语言的连贯性要求大脑满足两种相互竞争的时间需求：在扩展语境中逐渐累积意义，以及快速重新配置……