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[Paper] 快速解码扩散语言模型通过进度感知置信调度
Diffusion 大语言模型（dLLMs）提供了一种有前景的 autoregressive 模型替代方案，但其实际效用因生成缓慢、迭代……
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[Paper] OptPO：测试时策略优化的最优 Rollout 分配
Test-time policy optimization 使大语言模型（LLMs）能够通过利用自生成 rollouts 的反馈来适应 distribution shifts。然而，...
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[Paper] 并行思考，统一回答：Logit Averaging for 开放式推理
多数投票已被证明在封闭式问答中通过聚合并行推理轨迹而有效。然而，它并不直接适用于开放式……
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[Paper] 孟加拉语仇恨言论分类：使用微调的Transformer模型
在低资源语言中，hate speech 识别仍然是一个困难的问题，原因是数据集不足、正字法异质性以及语言多样性。
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[Paper] 基于大型语言模型的语音对话代理
语音对话代理正趋向于 voice-native LLMs。本教程提炼了从级联式 ASR/NLU 到端到端、检索与 vision‑... 的路径。
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[Paper] 脑‑AI 融合：用于通用计算的预测性和生成式世界模型
近期在 general-purpose AI systems 与 attention-based transformers 方面的进展，为我们提供了一个潜在的窗口，以了解 neocortex 和 cerebellum，尽管它们的...
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[Paper] 特征选择赋能的 BERT 用于仇恨言论检测与词汇扩展
社交媒体上的辱骂性言论构成了一个持久且不断演变的挑战，这一挑战源于新俚语和旨在混淆视听的词汇的持续出现……
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[Paper] Four Over Six：更精确的 NVFP4 量化与自适应块缩放
随着大语言模型规模的不断扩大，低精度数值格式（如 NVFP4）因其速度和内存优势而日益受到欢迎……
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[Paper] 大语言模型测试时计算规模化的艺术
测试时伸缩（Test-time scaling，TTS）——在推理过程中动态分配计算资源——是提升大型语言模型（LLMs）推理能力的一个有前景的方向。
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[Paper] AlignSAE：概念对齐稀疏自编码器
大型语言模型（LLMs）在隐藏的参数空间中编码事实知识，这些空间难以检查或控制。虽然稀疏自编码器（SAEs）……
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[Paper] LLM CHESS：通过国际象棋对LLM的推理和指令遵循进行基准测试
我们介绍了 LLM CHESS，一个旨在探究大型语言模型在推理和遵循指令能力上的泛化性的评估框架（...）。
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[Paper] Chain-of-Ground：通过迭代推理和参考反馈提升 GUI Grounding
GUI grounding 旨在将自然语言指令与复杂用户界面中的精确区域对齐。先进的多模态大型语言模型表现出强大的……