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[论文] LLMs 在解释法律文件中的应用
本章探讨了大型语言模型在法律领域的应用，展示了它们在优化和增强传统法律任务方面的潜力……
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[Paper] OnCoCo 1.0：用于在线咨询对话细粒度消息分类的公开数据集
本文介绍了 OnCoCo 1.0，一个用于在线咨询中细粒度消息分类的新公共数据集。它基于一个新的、综合的系统……
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[Paper] DeepSeek的WEIRD行为：大型语言模型的文化对齐以及提示语言和文化提示的影响
文化是人际互动的核心组成部分，在我们感知和与他人交往的方式中发挥着至关重要的作用。关于有效性的进展……
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[Paper] MOA：多目标对齐用于角色扮演代理
角色扮演代理（RPAs）必须同时掌握许多相互冲突的技能——遵循多轮指令、展示领域知识以及采用……
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[Paper] BAMBO：通过 Bayesian Adaptive Multi-objective Block-wise Optimization 构建能力与效率 LLM Pareto 集合
构建 Pareto 集合对于在大型语言模型（LLMs）的能力‑效率权衡中进行导航至关重要；然而，现有的合并技术 r...
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[Paper] BAMBO：通过贝叶斯自适应多目标块式优化构建能力与效率 LLM Pareto 集
构建Pareto集合对于在大语言模型（LLMs）的能力‑效率权衡中进行导航至关重要；然而，现有的合并技术……
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[Paper] 奇异泛化与归纳后门：破坏 LLMs 的新方法
LLM之所以有用，是因为它们的泛化能力非常强。但好事会不会太多？我们展示了在狭窄情境中进行少量微调可以……
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[Paper] 重新审视大语言模型训练中下游指标的规模特性
虽然 Large Language Models (LLMs) 的 scaling laws 传统上侧重于 proxy metrics 如 pretraining loss，但预测 downstream task performance 一直是……
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[Paper] 朝向可信的检索增强生成与稀疏自编码器
检索增强生成（RAG）通过将输出基于检索到的证据进行 grounding，提升了大语言模型（LLMs）的事实性，但忠实性仍可能出现失败……
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[Paper] 深度增长模型能克服深度诅咒吗？深入分析
在训练过程中逐步增加 Transformers 的深度不仅可以降低训练成本，还能提升推理性能，正如 MIDAS 所展示的那样……
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[论文] 提问、回答与检测：使用角色扮演 LLMs 进行人格检测的基于问题条件的 Mixture-of-Experts
理解人类个性对于个性化推荐和心理健康评估等网络应用至关重要。现有关于个性的研究……
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[Paper] 对联邦 RLHF 中偏好聚合的系统评估——实现 LLM 多元对齐
本文探讨了在联邦学习（FL）环境中，使大型语言模型（LLMs）与多样化的人类偏好保持一致的挑战，其中...