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[Paper] 优化医学问答系统：微调与零样本大语言模型在 RAG 框架下的比较研究
医学问答（QA）系统可以受益于大型语言模型（LLMs）的进展，但将LLMs直接应用于临床领域会带来挑战……
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[Paper] Prompting Science Report 4: 假装游戏：专家角色并未提升事实准确性
这是该系列的第四篇简短报告，帮助商业、教育和政策领袖了解通过 ri... 与 AI 合作的技术细节。
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[Paper] 模糊知识：缺乏传递性和划分的信息
我放宽了信息经济模型中关于传递性（transitivity）和划分结构（partition structure）的标准假设，以形式化模糊知识：非传递性不可区分……
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[Paper] 被倾听还是被打断？性别、插话与情绪语调在美国最高法院口头辩论中的表现
本研究考察了在美国最高法院口头辩论期间的打断如何影响辩护人言论的语义内容和情感基调，……
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[Paper] 主动视频感知：迭代证据搜索用于 Agentic 长视频理解
长视频理解（LVU）具有挑战性，因为回答现实世界的查询往往依赖于埋藏在数小时大部分内容中的稀疏、时间上分散的线索……
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[Paper] DraCo：Draft as CoT 用于 Text-to-Image 预览和稀有概念生成
最近的统一多模态大语言模型（MLLMs）展示了令人印象深刻的能力，结合了链式思考（CoT）推理，以增强文本到-...
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[Paper] 语义软引导：在 LLMs 中进行长上下文推理，无需强化学习
在大型语言模型（LLMs）中，长上下文推理已通过链式思考（CoT）推断展示了其认知能力的提升。训练...
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[Paper] 结构化文档翻译通过格式强化学习
最近关于结构化文本翻译的研究仍局限于句子层面，因为它们难以有效处理复杂的文档级 XML 或 HTML …
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[Paper] 多LLM协作用于药物推荐
随着医疗保健日益转向 AI，以实现可扩展且可信赖的临床决策支持，确保模型推理的可靠性仍然是一个关键挑战。
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[Paper] 套利：通过优势感知的推测实现高效推理
现代大型语言模型通过长链式思考实现了令人印象深刻的推理能力，但它们在推理期间会产生巨大的计算成本。
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[Paper] 事实性与透明性是 RAG 所需的一切！自解释对比证据重新排序
本扩展摘要介绍了自解释对比证据重新排序（Self-Explaining Contrastive Evidence Re-Ranking，简称 CER），这是一种通过事实证据重新构建检索的新方法，by f...
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[Paper] Nex-N1：Agentic 模型通过统一生态系统进行大规模环境构建
大型语言模型（LLMs）从被动响应者向自主代理的演进，需要在学习范式上进行根本性转变——从静态……