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[Paper] 多模态 LLMs 的计算情感分析：关于新兴方法机会的最新证据
情感是政治的核心，分析情感在政治传播中的作用有着悠久的传统。随着研究越来越多地利用 audio-visual 材料……
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[Paper] 量化托尔金《霍比特人》中的情感基调：对话情感分析，使用 RegEx、NRC-VAD 和 Python
本研究使用计算文本分析方法，分析 J. R. R. Tolkien 的《霍比特人》（1937）中对话的情感基调。对话通过正则表达式提取……
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[Paper] LabelFusion：学习融合 LLMs 和 Transformer 分类器以实现稳健的文本分类
LabelFusion 是一种用于文本分类的融合集成模型，它学习将传统的基于 transformer 的分类器（例如 RoBERTa）与一个或多个 Larg...
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[Paper] FACTS Leaderboard：大语言模型事实性综合基准
我们推出 The FACTS Leaderboard，一个在线排行榜套件以及相关的一组基准测试，全面评估语言模型的能力。
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[Paper] 替换，而非扩展：通过固定预算证据组装缓解多跳 RAG 中的上下文稀释
检索增强生成（Retrieval‑Augmented Generation，RAG）系统在多跳查询时常常失败，尤其是当初始检索遗漏了桥接事实时。先前的纠正方法，例如 …
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[Paper] Script Gap：评估 LLM Triage 在真实世界环境中对印度语言的本土脚本与罗马脚本
大型语言模型（LLMs）正日益在印度的高风险临床应用中部署。在许多此类环境中，使用印度语言的说话者频繁……
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[Paper] Confucius Code Agent：工业规模的开源 AI 软件工程师
现实世界的 AI 软件工程需要能够在海量代码库上进行推理、在跨会话和长会话中保持持久记忆的编码代理，且……
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[Paper] 神经机器翻译中的高效持续学习：低秩适配方法
神经机器翻译（NMT）中的持续学习面临灾难性遗忘和重新训练的高计算成本这两大挑战。此……
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[Paper] SCOPE：语言模型作为一次性教师用于文本环境中的层次规划
在复杂的文本环境中进行长期规划面临重大挑战，因为动作空间是开放式的，观察往往模糊不清，且反馈稀疏……
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[Paper] MedForget：层次感知多模态遗忘测试平台用于医学 AI
预训练的多模态大型语言模型（MLLMs）正日益被部署在医学 AI 系统中，用于临床推理、诊断支持和报告生成……
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[Paper] 使用 PRM 引导的候选选择和顺序细化减轻英语和乌尔都语言模型中的社会偏见
大型语言模型（LLMs）正日益在人的交流、决策支持、内容创作和信息检索中起到中介作用。尽管表现出令人印象深刻的流畅性……
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[Paper] ChronosOmni: 提升 Omni 大型语言模型的时间感知
时间感知是 omni 大型语言模型的一项基本能力，尤其在理解长视频和回答复杂问题时。先前的做法…