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[Paper] LLM 消融方法的比较分析：跨架构评估
大型语言模型中的安全对齐机制通过学习到的拒绝行为防止对有害查询作出响应，然而这些相同的机制又阻碍了……
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[Paper] 美国最高法院案件分类过程中的大语言模型记忆
Large-language models (LLMs) 已被证明在问答之外的分类任务中以多种方式作出响应。LLM 的响应有时……
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[Paper] 大型语言模型中的事件序列建模时间标记化策略
在使用大型语言模型（LLMs）建模时间事件序列时，表示连续时间是一个关键且尚未充分探讨的挑战。各种策略……
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[Paper] Nemotron-Cascade：规模化级联强化学习用于通用推理模型
构建通用推理模型与强化学习（RL）相结合，需要应对大量跨领域的异质性，包括推理过程中的巨大差异……
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[Paper] Textual Gradients 是 Automatic Prompt Optimization 的错误隐喻
精心设计的提示可以提升大型语言模型的性能；自动提示优化技术旨在在不需要…
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ReFusion：具备并行自回归解码的 Diffusion 大语言模型
自回归模型（ARMs）受到慢速顺序推理的限制。虽然掩码扩散模型（MDMs）提供了一种并行的替代方案，但它们受到 crit… 的困扰。
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[Paper] 微调的基于 LLM 的代码迁移框架
该研究展示了在 automated codebase migration 领域的研究成果和实验验证，重点在于解决…方面的挑战。
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[Paper] SIGMA：AI赋能的早期硬件训练堆栈
越来越多种类的 AI 加速器正被考虑用于大规模训练。然而，在早期 AI 加速器上实现大规模训练面临……
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BiasAwareFeedback：使用 NLP 检测文本偏见（小型研究项目）
BiasAwareFeedback 封面图片：使用 NLP 检测文本偏见的迷你研究项目 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gra...
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大语言模型与 Transformer 架构简介：与计算器对话
“所有模型都是错误的，但有些是有用的。” —— George E. P. Box 概述 大型语言模型（LLMs）本质上是结构化的数值参数集合——...
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[Paper] SUMFORU：基于LLM的评论摘要框架，用于个性化购买决策支持
在线产品评论包含丰富但嘈杂的信号，这些信号会让用户不堪重负，妨碍有效的决策。现有的基于LLM的摘要工具仍然是通用的……
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[Paper] 从信号到轮次：模块化 Speech-to-Speech Pipelines 中的交互摩擦
虽然 voice-based AI systems 已经实现了显著的 generative capabilities，但它们的交互往往在对话上显得支离破碎。本文考察了其中的……